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基于格拉姆角场与ResNet的输电线路故障辨识方法

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电力系统保护与控制 2024年第10期52卷 95-104页

作者：赵启王建林丰恺陈军南东亮欧阳金鑫国网新疆电力有限公司电力科学研究院新疆乌鲁木齐830011 新疆电力系统全过程仿真重点实验室新疆乌鲁木齐830011 重庆大学输变电装备技术全国重点实验室重庆400044

针对如何利用实际故障录波数据,提取和放大故障特征差异,开展故障类型与故障原因辨识的问题,提出了基于格拉姆角场与迁移学习-ResNet的输电线路故障辨识方法。首先,统计分析了输电线路故障类型和故障原因的分布特征,用于指导构建适用于... 详细信息

针对如何利用实际故障录波数据,提取和放大故障特征差异,开展故障类型与故障原因辨识的问题,提出了基于格拉姆角场与迁移学习-ResNet的输电线路故障辨识方法。首先,统计分析了输电线路故障类型和故障原因的分布特征,用于指导构建适用于类不平衡问题的故障分类器。然后,利用格拉姆角场变换将采集得到的故障电压、电流时序信号转化为格拉姆角场图像,放大故障特征差异,作为故障分类器的输入。进一步,将生成的图像集输入搭建好的故障分类器进行网络训练和测试,输出输电线路故障类型和故障原因。最后,完全采用真实故障录波数据开展了算例分析。结果表明:所提方法对故障类型的辨识准确率达到了97.51%,对故障原因的辨识准确率达到了94.23%。并且将训练的故障辨识网络迁移至其他地区时,仍然具有较好的故障辨识效果和泛化性能。所提方法为基于暂态波形数据驱动的故障辨识提供了新方法,可以用于实际电网的输电线路故障辨识。

关键词：输电线路故障辨识格拉姆角场残差神经网络迁移学习

基于Wasserstein生成对抗网络和多模态故障特征提取的光电流互感器故障辨识方法

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华北电力大学学报(自然科学版) 2024年

作者：李振动安海清金海望戴浩男刘崇茹王飞华北电力大学电气与电子工程学院国网冀北电力有限公司超高压分公司河北省柔性直流输电装备与技术实证重点实验室华北电力大学电力工程系新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)

光电流互感器(光CT)发生故障将严重影响直流输电系统的稳定运行，因此准确辨识光CT故障发生类型具有重要意义。针对光CT运行数据中正常工况与故障工况比重严重失衡和故障工况下光CT状态参量变化特性复杂导致光CT故障辨识模型训练效果差... 详细信息

光电流互感器(光CT)发生故障将严重影响直流输电系统的稳定运行，因此准确辨识光CT故障发生类型具有重要意义。针对光CT运行数据中正常工况与故障工况比重严重失衡和故障工况下光CT状态参量变化特性复杂导致光CT故障辨识模型训练效果差、辨识精度低的问题，创新提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络和多模态故障特征提取的光CT故障辨识方法。首先，采用基于Wasserstein距离度量的生成对抗网络扩充原始故障样本以确保不同类型故障样本与正常样本的均衡性；其次，采用奇异谱分析法将光CT多维状态参量分解为多个子信号以获取各参量的多模态信息；最后，构建CNN-LSTM神经网络实现光CT故障的准确辨识。仿真结果表明，相较于最优基准模型，辨识准确性提高了1.25%，验证了本文所提方法的有效性。研究成果可为光CT的运维工作提供参考。

关键词：生成对抗网络光电流互感器故障辨识 CNN-LSTM 奇异谱分析

基于改进深度残差网络的柔性直流配电线路故障辨识

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智慧电力 2024年第9期52卷 72-79页

作者：赵妍张森禹黄艳祖徐安坤东北电力大学输变电技术学院吉林吉林132012 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 国网承德供电公司河北承德067000

针对现有深度学习方法在柔性直流输电系统故障辨识方面存在抗噪性和历史样本较少时性能不足的问题,提出一种基于改进深度残差网络(ResNet)的柔性直流输电线路故障辨识方法。首先,对残差单元进行改进,将注意力机制和正则化方法融入残差单... 详细信息

针对现有深度学习方法在柔性直流输电系统故障辨识方面存在抗噪性和历史样本较少时性能不足的问题,提出一种基于改进深度残差网络(ResNet)的柔性直流输电线路故障辨识方法。首先,对残差单元进行改进,将注意力机制和正则化方法融入残差单元,并从宽度和深度2方面对模型进行优化完善。然后,对故障电气量进行特征筛选,在交叉验证中执行递归特征消除(RFE),依据特征属性定义关键特征。最后,在PSCAD仿真平台上搭建张北-北京四端±500 kV柔性直流电网仿真模型,通过仿真验证了所提方法在抗噪声干扰和小样本数据情况下故障辨识的有效性。

关键词：柔性直流输电系统 ResNet 注意力机制特征筛选故障辨识

城市轨道交通贯通供电方式牵引网分段供电方案及故障辨识方法

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城市轨道交通研究 2024年第9期27卷 47-52页

作者：侯峰王帅何治新易东孙忠锐广州地铁设计研究院股份有限公司广州510010 西南交通大学电气工程学院成都611756

[目的]城市轨道交通线路采用贯通供电方式时,因牵引网结构复杂且无备用,牵引网发生故障时可能会扩大停电范围,为此需要对牵引网的分段供电方案进行优化。[方法]提出了一种适用于贯通供电方式的牵引网分段供电方案。基于牵引网分段供电... 详细信息

[目的]城市轨道交通线路采用贯通供电方式时,因牵引网结构复杂且无备用,牵引网发生故障时可能会扩大停电范围,为此需要对牵引网的分段供电方案进行优化。[方法]提出了一种适用于贯通供电方式的牵引网分段供电方案。基于牵引网分段供电拓扑特征,结合车-网耦合特性,提出了分段故障、过渡段故障的辨识方法。对牵引网分段短路和过渡区短路2个故障场景的控制方案进行了分析,描述了这2个故障场景下牵引网的自愈流程,并制定了这2个故障场景对应的断路器控制方案。以广州地铁18号线牵引供电系统为例,通过MATLAB/Simulink软件仿真,验证了所提分段供电方案及故障辨识方法的正确性和可靠性。[结果及结论]该方法可有效辨识故障区段。牵引网故障断路器控制方案可为分段和过渡区提供可靠的主保护,可保证广州地铁18号线牵引供电系统稳定、高效运行。

关键词：城市轨道交通供电系统贯通供电方式牵引网分段供电故障辨识断路器控制

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基于模式识别技术的光电探测器故障辨识研究

激光杂志 2024年第2期45卷 214-218页

作者：祝加雄戴敏乐山师范学院电子信息与人工智能学院四川乐山614004 中国民用航空飞行学院民航监察员培训学院四川广汉618307

当前光电探测器故障辨识错误率高,为提升光电探测器故障辨识效果,设计了基于模式识别技术的光电探测器故障辨识方法。首先采集光电探测器状态信号,并从光电探测器状态信号中提取特征,然后利用主成分分析算法对特征进行降维处理,得到最... 详细信息

当前光电探测器故障辨识错误率高,为提升光电探测器故障辨识效果,设计了基于模式识别技术的光电探测器故障辨识方法。首先采集光电探测器状态信号,并从光电探测器状态信号中提取特征,然后利用主成分分析算法对特征进行降维处理,得到最优光电探测器状态辨识特征,最后将光电探测器状态特征作为支持向量机的输入,光电探测器状态作为支持向量机输出,通过支持向量机学习设计光电探测器状态辨识器,实验结果表明,本方法可以有效辨识光电探测器辨识故障,光电探测器故障辨识正确率超过了90%,光电探测器故障辨识时间控制在20 ms以内,为光电探测器状态分析提供了理论依据。

关键词：光电探测器故障辨识降维处理辨识时间主成分分析算法

基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法

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电子设计工程 2024年第7期32卷 82-86页

作者：李国俭吴海军王范华韩冰赵作飞国家电投集团内蒙古能源有限公司内蒙古通辽028011 内蒙古察哈尔新能源有限公司内蒙古乌兰察布011800

智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除... 详细信息

智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除噪方法对重构信号进行小波包分解,结合小波包能量分析方法实现故障特征提取。将具有映射关系的融合单元应用到智能风机失速故障辨识过程中,构建基于数据驱动的故障辨识模型,结合故障特征提取结果实现智能风机失速故障辨识。分析实验结果可知,该方法应用下的低压、高压风机失速频谱波动范围分别是0~1100 Hz、0~4200 Hz,与实际结果一致,说明该方法的故障辨识结果更为精准。

关键词：数据驱动模型智能风机失速故障故障辨识失速状态

基于多模态融合的步进式加热炉电气故障辨识研究

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工业加热 2024年第6期53卷 56-61页

作者：张翼飞梅二召范景峰河南应用技术职业学院机电工程学院河南郑州450042

为降低加热炉运行过程中的事故发生率,提出了基于多模态融合的步进式加热炉电气故障辨识研究,首先,利用基于非线性扩散的导数谱增强模型展开信号增强处理。然后,对增强后的电气信号展开EMD分解,获取信号中的所有IMF分量。利用小波包变... 详细信息

为降低加热炉运行过程中的事故发生率,提出了基于多模态融合的步进式加热炉电气故障辨识研究,首先,利用基于非线性扩散的导数谱增强模型展开信号增强处理。然后,对增强后的电气信号展开EMD分解,获取信号中的所有IMF分量。利用小波包变换提取电气故障的细节特征信息,并电气故障的细节特征信息进行多模态融合。最后,利用随机森林算法对多模态融合的特征展开故障辨识。实验结果表明,所提方法的损失函数值下降较快并且可以降到0.05以下,特征提取能力强、故障辨识效果好,能够为步进式加热炉电气故障辨识提供帮助。

关键词：多模态融合故障辨识信号增强经验模态分解随机森林算法

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基于故障旁路特征的电网电弧接地故障辨识

国外电子测量技术 2024年第7期43卷 148-157页

作者：刘鹏辉张亚柠戴瑜兴宋运忠河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003 广东志成冠军集团有限公司东莞523711 温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室温州325035

中性点有效接地供配电系统中电弧接地故障频发,而已有的故障检测方法在电弧耗散功率较小,零休时长较短时存在不足,导致检测准确性偏低。针对此问题,采用故障旁路零序电流特征进行故障辨识。首先,探究了电弧接地故障下故障旁路零序电流... 详细信息

中性点有效接地供配电系统中电弧接地故障频发,而已有的故障检测方法在电弧耗散功率较小,零休时长较短时存在不足,导致检测准确性偏低。针对此问题,采用故障旁路零序电流特征进行故障辨识。首先,探究了电弧接地故障下故障旁路零序电流的形成机理,揭示了电弧故障特征向故障旁路信号的传递作用。然后,采用梯度积及相关系数指标,描述故障旁路零序电流信号特征,建立辨识判据,实现故障类型判别。最后,仿真结果及实验结果验证了所提方法的有效性。对比分析表明,其相比于已有方法,该方法具有较高的识别精度。特别是在电弧耗散功率小于2×103 W、零休特征不明显的故障场景中,该方法更具识别优势。所提方法拓展了电弧故障辨识手段,可用于预防电弧故障引发的电气火灾。

关键词：电弧故障梯度相关系数故障辨识电气火灾

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基于改进深度学习的配电网故障辨识系统研究

绵阳师范学院学报 2024年第8期43卷 93-97页

作者：沈雪红浙江邮电职业技术学院电子与通信工程学院浙江绍兴312366

针对配电网运行过程中设备故障辨识难度大、处理不及时等问题,通过将长期记忆引入到深度学习模型,提出了一种改进深度学习模型,设计了基于改进深度学习的配电网故障辨识系统.该系统包括数据源、接口层、数据库、数据服务、计算层和信息... 详细信息

针对配电网运行过程中设备故障辨识难度大、处理不及时等问题,通过将长期记忆引入到深度学习模型,提出了一种改进深度学习模型,设计了基于改进深度学习的配电网故障辨识系统.该系统包括数据源、接口层、数据库、数据服务、计算层和信息层,实现对配电网故障的准确辨识预警.实验结果表明:提出的改进深度学习模型与现有方法相比,故障预测精度能够达到94.19%,优于现有模型,具有良好的应用价值.

关键词：配电网长期记忆改进深度学习故障辨识