[发明专利]基于深度置信网络的配电网故障识别方法在审
| 申请号： | 201811044386.0 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109239527A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 洪翠;付宇泽;郭谋发;高伟 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度置信网络的配电网故障识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集故障工况下主变低压母线三相电压、零序电压、主变低压侧三相电流的信号波形数据；步骤S2：分别对主变低压母线三相电压和零序电压、主变低压侧三相电流的信号波形数据进行预处理，得到预处理后的波形数据；步骤S3:构建4个深度置信网络模型，对每个受限波尔兹曼机进行无监督训练,并利用误差反向传播原则微调所有层的参数，得到已训练的深度置信网络模型；步骤S4:将预处理后的波形数据输入至4个已训练的深度置信网络模型；并根据4个已训练的深度置信网络模型输出结果进行组合，并与预先设定的故障类型标签进行对照，完成配电网的故障识别。 | ||
| 搜索关键词： | 置信 网络模型 主变 预处理 信号波形数据 配电网故障 波形数据 低压母线 零序电压 三相电流 三相电压 误差反向传播 配电网 故障类型 故障识别 输出结果 无监督 构建 受限 微调 标签 网络 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度置信网络的配电网故障识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:采集故障工况下主变低压母线三相电压、零序电压、主变低压侧三相电流的信号波形数据；步骤S2：分别对主变低压母线三相电压和零序电压、主变低压侧三相电流的信号波形数据进行预处理，得到预处理后的波形数据；步骤S3:构建4个深度置信网络模型，对每个受限波尔兹曼机进行无监督训练,并利用误差反向传播原则微调所有层的参数，得到已训练的深度置信网络模型；步骤S4:将预处理后的波形数据输入至4个已训练的深度置信网络模型；并根据4个已训练的深度置信网络模型输出结果进行组合，并与预先设定的故障类型标签进行对照，完成配电网的故障识别。
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