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基于深度学习算法的继电保护系统设计: 收藏
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引用; 《通信电源技术》2024年第9期41卷 1-3页; 作者：樊新启李元开深圳供电局有限公司广东深圳518000; 文章设计了一种集成卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的新型继电保护系统。通过智能传感器实时获取电力系统运行参数,并利用深度学习算法自动提取故障特征。通过仿真实...; 文章设计了一种集成卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的新型继电保护系统。通过智能传感器实时获取电力系统运行参数,并利用深度学习算法自动提取故障特征。通过仿真实验验证系统在故障检测、识别、定位方面的性能。该系统的平均故障检测时间控制在20 ms以内,故障识别准确率达到99.6%,故障定位误差控制在1%以内,能够快速且准确地完成故障检测与诊断。研究成果不仅展现了深度学习在继电保护领域的应用潜力,而且为智能电网的发展提供了新思路。; 来源：详细信息评论

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