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电力物联网背景下基于HHT-CNN的智能变电站故障诊断
被引量：
22
1
作者
张天忠
穆弘
+1 位作者
贾健雄
张倩
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期50-57,共8页
在电力物联网的背景下,为提高传统智能变电站故障诊断能力,提出基于希尔伯特-黄和卷积神经网络相融合的智能变电站故障诊断方法.将智能变电站中的故障录波数据作为故障诊断数据,利用希尔伯特-黄变换提取综合电流的故障特征,通过训练好...
在电力物联网的背景下,为提高传统智能变电站故障诊断能力,提出基于希尔伯特-黄和卷积神经网络相融合的智能变电站故障诊断方法.将智能变电站中的故障录波数据作为故障诊断数据,利用希尔伯特-黄变换提取综合电流的故障特征,通过训练好的卷积神经网络实行故障定位.以典型的110 kV智能变电站为例进行仿真测试,测试结果表明:增加数据增强模块能有效提高卷积神经网络模型的泛化能力;选择合适的卷积神经网络模型参数能有效提高故障诊断正确率和降低训练时间;相对于其他2种方法,该方法有较高的故障诊断正确率.
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关键词
电力物联网
智能变电站
故障诊断
卷积神经网络
希尔伯特-黄变换
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职称材料
题名
电力物联网背景下基于HHT-CNN的智能变电站故障诊断
被引量：
22
1
作者
张天忠
穆弘
贾健雄
张倩
机构
国网安徽省电力有限公司建设部
国网
安徽省
电力
有限公司
经济技术研究院
安徽
大学电气工程与自动化学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期50-57,共8页
基金
国网安徽电力有限公司建设项目(B31209190008)。
文摘
在电力物联网的背景下,为提高传统智能变电站故障诊断能力,提出基于希尔伯特-黄和卷积神经网络相融合的智能变电站故障诊断方法.将智能变电站中的故障录波数据作为故障诊断数据,利用希尔伯特-黄变换提取综合电流的故障特征,通过训练好的卷积神经网络实行故障定位.以典型的110 kV智能变电站为例进行仿真测试,测试结果表明:增加数据增强模块能有效提高卷积神经网络模型的泛化能力;选择合适的卷积神经网络模型参数能有效提高故障诊断正确率和降低训练时间;相对于其他2种方法,该方法有较高的故障诊断正确率.
关键词
电力物联网
智能变电站
故障诊断
卷积神经网络
希尔伯特-黄变换
Keywords
power internet of things
smart substation
fault diagnosis
convolutional neural network
Hilbert-Huang transform
分类号
TM774 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力物联网背景下基于HHT-CNN的智能变电站故障诊断
张天忠
穆弘
贾健雄
张倩
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
22
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