【摘 要】
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基于Seq2Seq技术构建了用于输电线路故障类型识别的深度学习模型,通过设置仿真算例验证了所提方法的有效性.首先,利用MATLAB/Simulink生成输电线路故障数据集;然后,基于Seq2S
【机 构】
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武汉晴川学院,国网荆门供电公司,三峡大学电气与新能源学院
【基金项目】
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国家自然基金青年资助项目(51607103)
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基于Seq2Seq技术构建了用于输电线路故障类型识别的深度学习模型,通过设置仿真算例验证了所提方法的有效性.首先,利用MATLAB/Simulink生成输电线路故障数据集;然后,基于Seq2Seq技术构建适用于故障数据时序型特征的深度学习模型;最后,以IEEE118节点系统为例对所提方法进行验证.仿真结果表明:所提方法能够适应输电线路故障的时序型特点,故障类型辨识准确率为100%.与其他故障类型识别方法相比,所提方法仅基于海量数据,不考虑电力系统具体结构,具有显著的优越性.
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