【摘 要】
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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
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古自治区电能变换传输与控制重点实验室,内蒙古电力科学研究院
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金面上项目(2020MS05029)。
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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
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