[发明专利]一种基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的配电网故障原因检测方法在审
| 申请号： | 202111134876.1 | 申请日： | 2021-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN113850330A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 刘灏;刘硕;毕天姝 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;陈亮 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的配电网故障原因检测方法，首先获取待检测配电网的故障录波数据，截取故障发生后的一周波故障数据；将故障数据通过短时傅里叶变换进行特征提取，得到时频特征图，并采用数据增强的方法扩充数据；构建卷积神经网络CNN分类模型，并利用数据扩充后的时频特征图对所构建的卷积神经网络CNN分类模型进行训练；构造测试数据集，对训练好的卷积神经网络CNN分类模型进行测试，实现故障原因的准确识别和分类。该方法能够快速、准确地对实际配电网的故障原因进行识别和分类，实现电力系统动态行为的实时监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 傅里叶变换 卷积 神经网络 配电网 故障 原因 检测 方法 | ||
【主权项】：
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