[发明专利]基于卷积神经网络的高压直流换流站故障分析方法及系统有效
| 申请号： | 202110732232.6 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113392589B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 邢超;高敬业;奚鑫泽;李胜男;何鑫;刘明群;马红升;徐志 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请属于高压直流输电系统故障分析领域，提供基于卷积神经网络的高压直流换流站故障分析方法及系统，所述基于卷积神经网络的高压直流换流站故障分析方法包括：搭建高压直流输电系统仿真模型；获得多组故障仿真数据以及与故障仿真数据对应的保护动作行为分类结果；对卷积神经网络模型进行训练测试，获得预训练卷积神经网络模型；获取实际直流输电工程的故障录波数据和保护动作行为分类结果，对预训练卷积神经网络模型进行微调迁移训练，获得目标卷积神经网络模型；利用目标卷积神经网络模型，输入实际故障录波数据，获得对应保护动作行为分类结果。上述基于卷积神经网络的高压直流换流站故障分析方法有效提高了保护是否正确动作分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 高压 直流 换流 故障 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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