文献类型：期刊文章

作　　者：安天瑜[1] 马煜[2] 高阳[3] 杨博文[3] 魏家和[3]

AN Tianyu;MA Yu;GAO Yang;YANG Bowen;WEI Jiahe(State Grid Northeast Power Dispatch Control Center,Shenyang 110179,China;State Grid Shenyang Electric Power Supply Company Dispatch Control Center,Shenyang 110052,China;Shenyang Institute of Engineering,Shenyang 110015,China)

机构地区：[1]国家电网东北电力调度控制中心,辽宁沈阳110179 [2]国网辽宁沈阳供电公司调度控制中心,辽宁沈阳110052 [3]沈阳工程学院,辽宁沈阳110015

出　　处：《中国测试》

基　　金：国家重点研发计划08专项270项目资助(2020YFC0827003)。

年　　份：2023

卷　　号：49

期　　号：2

起止页码：58-65

语　　种：中文

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

摘　　要：为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实时识别并准确定位的效果。算法仿真验证结果表明,该方法在故障类型和故障相序识别的准确度方面有一定提高,且对故障位置定位的误差显著降低。

关 键 词：故障检测 故障定位 融合深度特征  小波变换 深度神经网络  

分 类 号：TM73] TP183] TB9]