[发明专利]一种利用深度学习挖掘行波时-频域特征的故障定位方法在审
| 申请号： | 202110178000.0 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112946425A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 邓丰;曾哲;张振;黄懿菲;冯思旭 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用深度学习挖掘行波时‑频域特征的故障定位方法，涉及电力系统技术领域，具体包括以下步骤：获取各种故障条件下的故障行波线模分量；对所述故障行波线模分量进行连续小波变换，获得故障行波时频域分布，作为深度学习的训练集和测试集；构建卷积神经网络，对所述卷积神经网络进行训练，得到所述故障行波时频域分布与故障位置的映射关系；将电网实际故障时记录的电压行波数据进行连续小波变换，获得实际故障行波时频域分布；将所述实际故障行波时频域分布输入到所述卷积神经网络中，得到精确故障点位置。本发明方法具有定位精度高、不依赖波头准确标定、无需选取波速度等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 学习 挖掘 行波 特征 故障 定位 方法 | ||
【主权项】：
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