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基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类
基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类
作者:
黄景林
彭显刚
简胜超
袁浩亮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
输电线路
故障分类
不平衡样本集
Borderline-SMOTE
深度学习
卷积神经网络
摘要:
针对输电线路各类型故障样本间的数量不平衡会造成人工智能算法对故障中的少数类样本识别精度不足的问题,提出了一种基于Borderline-SMOTE(BSMOTE)算法与卷积神经网络(CNN)相结合的输电线路故障分类方法.该方法首先利用BSMOTE算法对位于分类边界上的少数类样本进行过采样合成处理,改善样本间的不平衡度,然后将所提取的一维故障电流信号样本重构成二维灰度图像数据形式,并在Pytorch深度学习框架下搭建了CNN网络模型,利用模型的自主学习能力对灰度图像进行特征自提取与辨识,减少传统人工设计特征提取的工序,完成对输电线路故障类型的分类.实验结果表明该模型能够提高对少数类故障样本的识别能力,准确地判断故障类型,并对噪音具有较强的抗干扰能力.
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篇名
基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类
来源期刊
智慧电力
学科
关键词
输电线路
故障分类
不平衡样本集
Borderline-SMOTE
深度学习
卷积神经网络
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
电网分析与研究|POWER GRID ANALYSIS & STUDY
研究方向
页码范围
114-119
页数
6页
分类号
TM726
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-7598.2021.02.018
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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节点文献
输电线路
故障分类
不平衡样本集
Borderline-SMOTE
深度学习
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智慧电力
主办单位:
陕西省电力公司
出版周期:
月刊
ISSN:
2096-4145
CN:
61-1512/TM
开本:
大16开
出版地:
西安市柿园路218号
邮发代号:
52-185
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
5128
总下载数(次)
13
总被引数(次)
22005
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