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基于深度學習的小電流接地系統(tǒng)故障選線方法

摘要:小電流接地系統(tǒng)的單相接地故障選線問題目前仍沒有完全解決。為了提高單相接地故障選線成功率,提出一種基于深度學習網(wǎng)絡的選線方法。首先,利用PSCAD搭建了中性點不接地系統(tǒng)仿真模型,通過設置每條線路在不同接地電阻下的故障,得到基于各出線零序電流幅值和相角的樣本數(shù)據(jù),并將樣本數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和測試集3部分。其次,基于Keras搭建了深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡,利用訓練集和驗證集數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡進行訓練。最后,利用測試集數(shù)據(jù)對訓練好的模型進行測試。結果表明,該方法具有建模簡單、成功率高及選線不受過渡電阻影響的特點。

關鍵詞:
  • 小電流接地系統(tǒng)  
  • 單相接地故障  
  • 故障選線  
  • 深度學習  
作者:
張國棟; 蒲海濤; 劉凱
單位:
山東科技大學電氣信息系; 山東省濟南市253500; 洛陽供電公司; 河南省洛陽市471000
刊名:
發(fā)電技術

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期刊名稱:發(fā)電技術

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