【摘 要】
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针对低压集抄系统故障形式多样复杂、当前运维水平难以满足日益上升的用户需求的问题,提出了一种融合拓扑解析及深度学习的低压集抄系统故障诊断方法。从规划和运行两个阶段
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目031300KK52160024;国家自然科学基金项目（51577073）
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针对低压集抄系统故障形式多样复杂、当前运维水平难以满足日益上升的用户需求的问题,提出了一种融合拓扑解析及深度学习的低压集抄系统故障诊断方法。从规划和运行两个阶段出发,分析变压器-集中器、集中器-电能表关联关系,对低压集抄系统拓扑结构进行解析。结合确定的物理拓扑及信息流动路径,基于深度学习理论,通过对涌现故障事件离线学习自动建立基于深度置信网络的故障诊断模型。根据在线获取的系统关键运行特征,建立系统故障断面特征向量,通过训练好的系统诊断模型获得最终诊断结果。算例结果表明,方法能有效准确地实现低压集抄系统故障
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