基于卷积神经网络的微电网故障诊断

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中文摘要：微电网内部含有多种分布式电源,导致其故障时拓扑结构多变,且内部潮流双向变化,加大了微电网故障检测的难度.此前微电网故障研究多集中在网内故障方面,对网间故障提及甚少.为使微电网故障诊断更加准确、方便,提出建立一种结合卷积神经网络与微电网故障数据的故障诊断模型的方法,利用PSCAD4.6建立了微电网故障仿真系统,提取故障数据,依托Tensorflow平台进行故障诊断模型的搭建与训练.实验结果显示该故障诊断模型测试准确率高,对网内故障和网间故障,皆可对故障地点与故障类型进行检测,并具有较高的准确率.

外文标题：Fault Diagnosis of Microgrid Based on Convolutional Neural Network

作者：

霍亚伟、李春华

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作者单位：

江苏科技大学镇江 212000

关键词：

微电网故障特征卷积神经网络故障诊断

基金：

国家自然科学基金江苏省自然科学基金

项目编号：

51307074BK20130466

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.035

计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD

影响因子：0.355

ISSN：1672-9722

年,卷(期)：2022.50(7)

参考文献量9