[发明专利]基于卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法有效
| 申请号： | 201810088104.0 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108279364B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 郭谋发;曾晓丹;高伟;洪翠;杨耿杰 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法，包括：获取母线零序电压、各馈线零序电流信号；对各零序电流信号按照设定的分解尺度做连续小波变换；获取时间‑尺度小波系数灰阶图；采用经训练的卷积神经网络算法进行故障馈线识别。本发明提出的一种基于卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法，能够在发生单相接地故障时准确地识别各类故障工况下的故障馈线与非故障馈线。 | ||
| 搜索关键词： | 单相接地故障 卷积神经网络 配电网 故障馈线 选线 馈线零序电流 连续小波变换 零序电流信号 母线零序电压 分解尺度 小波系数 灰阶图 算法 与非 尺度 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，按照如下步骤实现：/n步骤S1：获取母线零序电压、各馈线零序电流信号；/n步骤S2：根据预设的分解尺度对所述各零序电流信号做连续小波变换；/n步骤S3：根据所述步骤S2获取的时频矩阵，获取时间-尺度小波系数灰阶图；/n步骤S4：将所获取的时间-尺度小波系数灰阶图作为训练样本和测试样本，通过采用经训练的卷积神经网络算法进行故障馈线识别；在所述步骤S1中，建立一配电网单相接地故障模型，通过该配电网单相接地故障模型截取单相接地故障发生前1个周波到故障发生后的1个周波共2个工频周波的母线零序电压的仿真波形，以及故障发生后的0.5个工频周波的各馈线零序电流的仿真波形；在所述步骤S2中，将母线零序电压是否大于预设的阈值作为选线流程的启动条件，通过采用连续小波变换分解方法对各馈线零序电流信号进行波形分解。/n
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