智能电网中基于批标准化LSTM的互感器故障诊断技术

作     者：曹志强 陈洁 CAO Zhiqiang;CHEN Jie

作者机构：新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830046 

基　　金：国家自然科学基金(61963034) 

出 版 物：《电力科学与技术学报》 (Journal of Electric Power Science And Technology)

年 卷 期：2023年第38卷第6期

页      码：152-158页

摘      要：互感器是高压电力系统中的必备设备之一,一旦互感器发生故障,将会导致保护装置拒动误动,造成电网瘫痪。传统的故障诊断和分类方法首先从原始过程数据中提取特征,然后采用特定的分类器进行诊断,缺乏对原始数据中动态信息的自适应处理。为了提高传统循环神经网络在诊断中的准确度,并考虑到长短记忆神经网络诊断时间较长的缺陷,提出一种基于批标准化的LSTM模型的故障诊断方法。该方法无需进行特征提取和分类器设计,直接对故障进行分类,并且能自适应学习动态故障数据。通过与其他故障诊断方法比较,该方法的诊断精度和诊断性能较高,在互感器故障诊断领域具有良好的应用价值。

主 题 词：批标准化 LSTM神经网络 在线监测 故障诊断 智能电网 互感器 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.19781/j.issn.1673-9140.2023.06.016

馆 藏 号：203125517...