[发明专利]一种融合自编码器和卷积神经网络的电网故障诊断方法有效
| 申请号： | 202111004270.6 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113740667B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 张旭;郑钰川;郭子兴;刘伯文;丁睿婷;王怡 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 肖继军;赵卿 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于PMU(Phasor Measurement Unit)的融合自编码器和卷积神经网络的电网故障诊断方法。所述方法包括：采集电气设备PMU数据，构建基于自编码器(AE)的可疑故障设备定位模型；建立基于卷积神经网络(CNN)的故障设备精准定位模型；绘制PMU数据的雷达图，构建基于CNN的故障类型判定模型；结合故障设备定位与故障类型判定结果实现电网故障的诊断。在PMU数据的基础上，引入人工智能算法来提升电网故障定位的效率与故障定性的准确性，实现端到端的自动化，大幅度节约了人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 编码器 卷积 神经网络 电网 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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