深度学习在输电线路短路故障辨识的应用研究

• 作者: 周自强 范鹏 赵淳
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 行波 故障辨识 雷击 非雷击
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 输配电工程
• 页码范围: 94-95,98
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2020.23.031

摘要

随着分布式故障测距技术的快速发展,输电线路故障行波数据量呈现指数性增长,传统的短路故障辨识研究方法效率低下.为此,以典型的雷击故障(绕击和反击)和非雷击故障图像库为基础,提出一种基于深度学习的短路故障辨识方法,对行波数据的时域信息进行特征识别,以波头和波尾为输入量,构建输电线路短路故障辨识模型.该方法为电力公司输电线路运维提供了理论依据.