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基于卷積雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)

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摘 要:分布式電源種類和容量不斷提升的微網(wǎng)運(yùn)行方式復(fù)雜、故障特征微弱,現(xiàn)有的繼電保護(hù)裝置故障診斷方法無法滿足保護(hù)需求。提出一種基于卷積雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)。首先,分析多能源互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu),對(duì)采集的三相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提高后續(xù)模型對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)效率;然后,融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)提出卷積雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷方法,提取三相電流數(shù)據(jù)長序列和局部序列特征實(shí)現(xiàn)故障分類、故障定位,融合注意力機(jī)制,重點(diǎn)關(guān)注對(duì)故障診斷有影響的特征,提高故障診斷準(zhǔn)確率;最后經(jīng)過RTDS實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法故障診斷精度高、計(jì)算時(shí)間短,同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,故障分類準(zhǔn)確率分別提升8.53%、9.62%、11.45%,故障定位準(zhǔn)確率分別提升7.47%、10.61%、10.85%,驗(yàn)證所提方法的有效性與先進(jìn)性。(剩余17804字)

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