文献类型：期刊文章

作　　者：郑浩野[1]

ZHENG Haoye(State Grid Heilongjiang Electric Power Company Limited,Harbin Heilongjiang 150090,China)

机构地区：[1]国网黑龙江省电力有限公司,黑龙江哈尔滨150090

出　　处：《电子器件》

基　　金：国网黑龙江省电力有限公司科技项目(52240019004C)

年　　份：2022

卷　　号：45

期　　号：2

起止页码：396-402

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统变电站继电保护故障诊断仅考虑报警后的信息问题,提出了综合考虑警报信息时序特征、变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息的故障诊断方法。首先,根据采集到的具有全网统一对时标签的故障警报时序信息,建立故障诊断的数据时序分析模型;其次,在此基础上,基于变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息建立故障诊断时序模型;第三,采用深度学习方法对该故障诊断时序模型进行学习训练,从而获得故障分类识别;最后,以实际电网为例,说明了所提出的故障诊断方法的有效性。

关 键 词：继电保护 故障诊断 时序信息  深度学习  

分 类 号：TM63] TM77] TP18]