【摘 要】
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提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)-深度信念网络(DBN)的配电网内部过电压识别方法。将10kV母线三相过电压信号进行双树复小波变换,再通过奇异值分解降维,将所得奇异值作为
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51677030),福建省自然科学基金项目资助(2016J01218)
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提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)-深度信念网络(DBN)的配电网内部过电压识别方法。将10kV母线三相过电压信号进行双树复小波变换,再通过奇异值分解降维,将所得奇异值作为特征值输入训练好的深度信念网络分类器,实现对7种典型的内部过电压的类型识别。利用ATP/EMTP仿真数据和物理实验平台上的故障波形对所提算法进行训练和测试,并将之与其他分类算法进行对比。结果表明,相较于所列举的其他方法,所提算法具有更强的特征提取能力和更高的识别准确率。
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