【摘 要】
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为防止因输电线路故障导致事故影响的范围进一步扩大,提出一种基于改进的长短期记忆网络GRU对电力系统中输电线路的故障在线识别的方法。采用固定时间窗口移位标记的方法对故障起始时刻附近数据编码,搭建故障起始时刻判别逻辑;再根据返回的起始时刻对故障清除前的节点运行数据映射故障位置及类型。最后在PSCAD/EMTDC中以新英格兰10机39节点为例利用python API接口实现联合仿真。结果表明该方法能够快速准确地识别故障,模型准确率在98.91%以上,可为后续动作和故障分析提供依据。
【机 构】
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新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52067020),新疆维吾尔自治区重点研发任务(2020B02001)。
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为防止因输电线路故障导致事故影响的范围进一步扩大,提出一种基于改进的长短期记忆网络GRU对电力系统中输电线路的故障在线识别的方法。采用固定时间窗口移位标记的方法对故障起始时刻附近数据编码,搭建故障起始时刻判别逻辑;再根据返回的起始时刻对故障清除前的节点运行数据映射故障位置及类型。最后在PSCAD/EMTDC中以新英格兰10机39节点为例利用python API接口实现联合仿真。结果表明该方法能够快速准确地识别故障,模型准确率在98.91%以上,可为后续动作和故障分析提供依据。
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