文献类型：期刊文章

作　　者：王哲[1] 刘梓健[1] 邱宇[1]

WANG Zhe;LIU Zi⁃jian;QIU Yu(Information Center,Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Guangzhou 510000,China)

机构地区：[1]广东电网有限责任公司信息中心

出　　处：《电子设计工程》

年　　份：2020

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：148-151

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为提高电力系统中故障诊断的效率,文中基于人工智能技术,开发了一套电力系统故障诊断系统。该系统利用人工智能技术中的深度置信网络,采用先预训练和微调参数的方式构建了电力系统故障诊断模型。搭配网络系数约束和网络平滑约束,以便突出连接矩阵中部分重要的连接,以辅助限制波尔兹曼机抓住暂态故障的局部特征,提高故障识别能力。测试表明,本系统能够准确识别电力系统中设备故障的种类,评估准确率较高,具有较强的时间优势,能有效推进电网信息化的发展。

关 键 词：故障诊断 人工智能 深度置信网络  电力系统

分 类 号：TP311]