基于DTCWT-DBN的配电网内部过电压类型识别

被引：14

作者：

高伟 ^{[1
]}

杨耿杰 ^{[1
]}

郭谋发 ^{[1
]}

杨川 ^{[2
]}

机构：

[1] 福州大学电气工程与自动化学院

[2] 中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2019年 / 47卷 / 09期

关键词：

配电网; 内部过电压; 类型识别; 双树复小波; 深度信念网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)-深度信念网络(DBN)的配电网内部过电压识别方法。将10 kV母线三相过电压信号进行双树复小波变换,再通过奇异值分解降维,将所得奇异值作为特征值输入训练好的深度信念网络分类器,实现对7种典型的内部过电压的类型识别。利用ATP/EMTP仿真数据和物理实验平台上的故障波形对所提算法进行训练和测试,并将之与其他分类算法进行对比。结果表明,相较于所列举的其他方法,所提算法具有更强的特征提取能力和更高的识别准确率。

引用

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页码：80 / 89

页数：10

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