基于迁移学习的配电网内部过电压识别方法

徐浩; 刘利强; 吕超

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基于迁移学习的配电网内部过电压识别方法

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数据驱动方式作为解决配电网内部过电压识别的一种方法,因过电压样本数量较少而在实际应用中受到限制.为此,提出了一种基于迁移学习的深度卷积神经网络(D-CNN)配电网内部过电压识别算法.首先,通过仿真和连续小波变换(CWT)的方法构造了6种10 kV配电网内部过电压二维时频图.然后,分别利用Alexnet、Vgg-16、Googlenet、Resnet50等4种网络模型搭建了基于迁移学习的D-CNN网络模型.最后,将二维时频图带入改造后的D-CNN训练.经对实验结果比较分析发现,新搭建的VGG-16网络识别准确率最高且达到了99.07％,实现了在数据稀缺的情况下过电压故障的准确分类.

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来源
《中国电力》 |2021年第8期|52-59|共8页
作者
徐浩; 刘利强; 吕超;
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作者单位

内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特 010080;

内蒙古自治区电能变换传输与控制重点实验室内蒙古呼和浩特 010080;

内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特 010080;

内蒙古自治区电能变换传输与控制重点实验室内蒙古呼和浩特 010080;

内蒙古电力科学研究院内蒙古呼和浩特 010020;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
配电网内部过电压; 连续小波变换; 迁移学习; 深度卷积神经网络; 模式识别;

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