卷积神经网络信号处理在变电故障诊断与预测中的应用

Application of Convolutional Neural Network Signal Processing in Substation Fault Diagnosis and Prediction

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摘要阐述卷积神经网络(CNN)在信号处理中的应用,分析变电检修故障诊断与预测的关键问题,提出基于CNN的解决方法。探讨CNN性能优化方案,包括优化网络结构、数据增强技术和参数调整。 This paper describes the application of Convolutional Neural Networks(CNN) in signal processing,analyzes the key issues of fault diagnosis and prediction in substation maintenance,and proposes a CNN based solution.It explores CNN performance optimization solutions,including optimizing network structure,data augmentation techniques,and parameter tuning.

作者周文磊 ZHOU Wenlei(State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.Jilin Power Supply Company,Jilin 132000,China)

机构地区国网吉林省电力有限公司吉林供电公司

出处《电子技术（上海）》 2024年第4期430-431,共2页 Electronic Technology

关键词卷积神经网络信号处理变电检修故障诊断性能优化 convolutional neural network signal processing substation maintenance fault diagnosis performance optimization

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM73 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]