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基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测
被引量：
37
1
作者
焦治杰
李腾
+2 位作者
王莉娜
牟龙华
Alexandra Khalyasmaa
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2019年第7期29-34,共6页
本文提出一种新颖的基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先采用短时傅里叶变换提取电流信号的时频信息,以能量谱密度作为电流的时频联合能量函数,构造电流的时频谱图,然后以时频谱图中各时频点的能量谱密度作为卷...
本文提出一种新颖的基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先采用短时傅里叶变换提取电流信号的时频信息,以能量谱密度作为电流的时频联合能量函数,构造电流的时频谱图,然后以时频谱图中各时频点的能量谱密度作为卷积神经网络的输入,设计卷积神经网络算法实现电弧故障检测。经实验验证,所提出方法可清晰区分电弧故障电流特征和正常工作电流特征;在实验室测试中,所提出方法可准确地检测出光伏系统直流串联电弧故障。
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关键词
光伏系统
串联电弧
直流电弧
短时傅里叶变换
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测
被引量：
37
1
作者
焦治杰
李腾
王莉娜
牟龙华
Alexandra Khalyasmaa
机构
北京交通
大学
电气
工程
学院
北京航空航天
大学
自动化
科学与
电气
工程
学院
同济
大学
电子与信息工程
学院
乌拉尔联邦大学电气系统自动化学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2019年第7期29-34,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1500802)
文摘
本文提出一种新颖的基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测方法。首先采用短时傅里叶变换提取电流信号的时频信息,以能量谱密度作为电流的时频联合能量函数,构造电流的时频谱图,然后以时频谱图中各时频点的能量谱密度作为卷积神经网络的输入,设计卷积神经网络算法实现电弧故障检测。经实验验证,所提出方法可清晰区分电弧故障电流特征和正常工作电流特征;在实验室测试中,所提出方法可准确地检测出光伏系统直流串联电弧故障。
关键词
光伏系统
串联电弧
直流电弧
短时傅里叶变换
卷积神经网络
Keywords
photovoltaic system
series arc
DC arc
short-time Fourier transform
convolutional neural network
分类号
TM930.12 [电气工程—电力电子与电力传动]
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1
基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测
焦治杰
李腾
王莉娜
牟龙华
Alexandra Khalyasmaa
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2019
37
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