基于卷積雙向長短期記憶網絡的微網繼電保護故障診斷技術

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摘 要：分布式電源種類和容量不斷提升的微網運行方式復雜、故障特征微弱，現(xiàn)有的繼電保護裝置故障診斷方法無法滿足保護需求。提出一種基于卷積雙向長短期記憶網絡的微網繼電保護故障診斷技術。首先，分析多能源互補微網系統(tǒng)架構，對采集的三相電流數(shù)據(jù)進行預處理，提高后續(xù)模型對數(shù)據(jù)的學習效率；然后，融合卷積神經網絡和雙向長短期記憶網絡提出卷積雙向長短期記憶網絡的微網繼電保護故障診斷方法，提取三相電流數(shù)據(jù)長序列和局部序列特征實現(xiàn)故障分類、故障定位，融合注意力機制，重點關注對故障診斷有影響的特征，提高故障診斷準確率；最后經過RTDS實時仿真系統(tǒng)進行驗證，實驗結果表明，所提方法故障診斷精度高、計算時間短，同卷積神經網絡、長短期記憶網絡、人工神經網絡相比，故障分類準確率分別提升8.53%、9.62%、11.45%，故障定位準確率分別提升7.47%、10.61%、10.85%，驗證所提方法的有效性與先進性。（剩余17804字）