一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法

• 作者: 张宏伟 谢蓓敏 赵雪松
• 来源期刊: 河南科技
• 学科: 工学
• 关键词: 电网 故障诊断 深度学习 神经网 深层表达
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 53-54
• 页数: 2页
• 分类号: TM711
• 字数: 1263字
• 语种: 中文

摘要

电网故障原因复杂,开关和保护的误动、拒动以及信道的信号干扰均会给传统的浅层智能模型带来困难,所以需要从更深入的层面表征电网故障,并对其进行故障诊断.针对这一问题,本文提出一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法,该算法利用由Convolution层、Pooling层、Flatten层及MLP层构成的深度网络结构,对电网故障信息进行学习并获得对应的诊断模型.试验表明PGFD-DL算法具有更高的稳定性与精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢蓓敏		13	33	4.0	4.0
2	赵雪松		9	25	3.0	4.0
3	张宏伟		3	3	1.0	1.0