基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法
Power Grid Fault Type Judgment Method Based on SCADA Alarm Data作者机构：贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550000
出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)
年 卷 期：2024年第40卷第1期
页 面：77-79页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：贵州电网有限责任公司贵阳供电局科技项目(060100KK52200010 GZKJXM20200657)
主 题：数据采集与监视控制系统 电网故障 类型判断 故障录波数据 小波神经网络 故障识别模型
摘 要：为了提高电网故障诊断效果,提出基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法。构建引入动量项、自适应学习率的改进小波神经网络故障识别模型,采用提升小波对元器件两端线路数正序信号进行分裂、预估、调整等过程分解,获取不同尺度正序信号输入神经网络,输出结果即为细化的电网故障类型。实验结果表明,分解尺度为3时,故障录波信号均方误差最小,小波神经网络性能更稳定。该方法根据相间两相电流突变量情况判断故障类型及故障相,可精准判断电网故障类型及故障原因。
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