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基于行波时频谱图和改进CNN的变电站直流系统接地故障定位方法
被引量：
1
1
作者
海之晨
刘永军
+2 位作者
邵可欣
王弘扬
李宝鹏
《智慧电力》
北大核心
2025年第7期100-107,共8页
提出了一种基于行波时频谱图和改进卷积神经网络的变电站直流系统接地故障定位新方法。首先,对故障行波信号进行分帧、加窗处理,并通过短时傅里叶变换提取信号的时频谱图。随后,将故障行波信号的时频谱图作为样本输入,构建基于卷积神经...
提出了一种基于行波时频谱图和改进卷积神经网络的变电站直流系统接地故障定位新方法。首先,对故障行波信号进行分帧、加窗处理,并通过短时傅里叶变换提取信号的时频谱图。随后,将故障行波信号的时频谱图作为样本输入,构建基于卷积神经网络的故障定位模型,进一步采用麻雀搜索算法优化模型参数,以提升定位精度。最后,通过算例分析评估所提方法的性能。结果表明,与传统故障定位方法相比,该方法收敛性更优、准确率更高。
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关键词
直流系统
接地故障定位
行波时频谱图
麻雀搜索算法
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于行波时频谱图和改进CNN的变电站直流系统接地故障定位方法
被引量：
1
1
作者
海之晨
刘永军
邵可欣
王弘扬
李宝鹏
机构
国网河南省电力公司邓州市供电公司
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第7期100-107,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52467007)。
文摘
提出了一种基于行波时频谱图和改进卷积神经网络的变电站直流系统接地故障定位新方法。首先,对故障行波信号进行分帧、加窗处理,并通过短时傅里叶变换提取信号的时频谱图。随后,将故障行波信号的时频谱图作为样本输入,构建基于卷积神经网络的故障定位模型,进一步采用麻雀搜索算法优化模型参数,以提升定位精度。最后,通过算例分析评估所提方法的性能。结果表明,与传统故障定位方法相比,该方法收敛性更优、准确率更高。
关键词
直流系统
接地故障定位
行波时频谱图
麻雀搜索算法
卷积神经网络
Keywords
DC systems
ground fault location
traveling wave time-frequency spectrogram
sparrow search algorithm
convolutional neural network
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于行波时频谱图和改进CNN的变电站直流系统接地故障定位方法
海之晨
刘永军
邵可欣
王弘扬
李宝鹏
《智慧电力》
北大核心
2025
1
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