文档名：一种基于CNN与FFTELM的输电线路故障识别与定位方法
摘要：及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)的极限学习机(extremelearningmachine,ELM)分类模型并行的输电线路故障识别及定位方法.首先,以故障电压时序图作为输入,构建CNN;然后,利用FFT将时域故障电压数据分解,提取各频段的电压峰值与相角作为故障特征样本;接着,以提取的故障特征样本集作为输入,构建ELM网络;最后,通过特征融合层将2个神经网络进行融合,输出故障类型和定位结果.实验结果表明,此方法对输电线路故障识别的准确率为99.95%、故障定位误差在500m以内、平均误差为263.5m,可靠性优于其他模型.
Abstract：Itisoneofthemostimportantproblemsinpowersystemreliabilitytodetectthefaulttypesandlocationsoftransmissionlinesintimeandaccurately.Thispaperpresentsanapproachforfaultidentificationandlocationoftransmissionlinesbasedonconvolutionalneuralnetworks(CNN)paralledwithextremelearningmachine(ELM)basedonfastFouriertransform(FFT).First,CNNisconstructedwithfaultvoltagesequencediagramasinput.ThenFFTisusedtodecomposethefaultvoltagedataintimedomainandextractthepeakvoltageandphaseangleofeachfrequencybandasfaultfeaturesamples.TheELMnetworkisthenconstructedbytakingtheextractedfaultfeaturesamplesetasinput.Finally,thetwoneuralnetworksarefusedbythefeaturefusionlayertooutputthefaulttypeandlocationresults.Experimentalresultsshowthattheaccuracyofthemethodis99.95%,theerroroffaultlocationislessthan500mandtheaverageerroris263.5m;thereliabilityofthemethodisbetterthanothermodels.
作者：裴东锋 刘勇 闫柯柯 郭威 宋福如 田志杰 Author：PEIDongfeng LIUYong YANKeke GUOWei SONGFuru TIANZhijie
作者单位：国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司,河北邯郸056002河北硅谷研究院,河北邯郸057151
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2024, 39(1)
分类号：TM863
关键词：故障识别及定位 输电线路 并行神经网络 卷积神经网络 快速傅里叶变换 极限学习机
Keywords：faultidentificationandlocation transmissionlines parallelneuralnetworks convolutionalneuralnetwork fastFouriertransformation extremelearningmachine
机标分类号：TP391.41TP242.2TM732
在线出版日期：2024年5月21日
基金项目：国网河北省电力有限公司科技项目一种基于CNN与FFT-ELM的输电线路故障识别与定位方法[
期刊论文] 电力科学与技术学报--2024, 39(1)裴东锋 刘勇 闫柯柯 郭威 宋福如 田志杰及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)的极限学习机(ext...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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