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Power System Fault Analysis Using Convolutional Neural Networks

【摘要】:随着社会的不断进步,电力已经成为人们生活中不可缺少的一部分,它对电力系统的安全性和可靠性提出了更高的要求。在电力系统中,可能一个很小的电力故障会造成大面积的停电事故,给经济的发展造成不可估量的损失。因此可靠的电力系统故障分析是有效解决电力系统故障的重要的依据。发生故障的因素很多,如电力系统设备故障或者决策错误,以及闪电或者洪水等自然灾害。电力系统数据越来越多,这些数据经常包括很多重要的信息,这些信息将有助于进行电力系统分析。近几年,机器学习是很流行的一个研究方向,具有很强大的计算能力。通过机器学习训练神经网络,研究电力系统数据特征提取和系统故障分析。本论文研究用卷积神经网络提取不同系统结构的电力系统数据的特征,仿真结果让我们更好的理解如何用深入学习来分析电力系统故障。仿真研究了数据训练卷积神经网络,这些数据来自不同故障情景(包括故障时间、类型、位置),以及不同负荷和发电情况。使用Matlab和Simulink创建数据样本,用小波分解提取故障分析的重要的频率,为了利用数据监督机器学习,用滑动窗口方法来创建“有故障”或“没有故障”的样本数据。

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