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基于深度长短时记忆网络的多支路串联故障电弧检测方法 被引量：12
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作者 余琼芳 路文浩 杨艺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S01期321-326,共6页
针对低压配电系统中,实际配电网负载端的负载串并联形式的多样化和多变性特点,研究干路点检测支路发生的故障电弧具有十分明显的实际意义,提出了一种基于深度长短时记忆(LSTM)网络的多支路串联故障电弧检测方法。首先,构建实验平台,采... 针对低压配电系统中,实际配电网负载端的负载串并联形式的多样化和多变性特点,研究干路点检测支路发生的故障电弧具有十分明显的实际意义,提出了一种基于深度长短时记忆(LSTM)网络的多支路串联故障电弧检测方法。首先,构建实验平台,采集支路发生不同串联故障情况下的干路电流信号共计72000组;然后,将电流信号分为训练集和测试集;最后,通过Python平台优化深度LSTM网络模型结构以识别故障电弧,并输出检测结果。实验结果显示改进的LSTM网络对于每组实验单独分类检测准确率最低为96.8%,最高可达99.0%,多组实验统一进行检测准确率达94.88%。该方法能够有效识别多支路负载下的串联故障电弧,为低压串联故障电弧的准确检测提供了新的思路和有益探索。 展开更多
关键词 低压配电系统 串联故障电弧 多支路负载 深度学习 长短期记忆(LSTM)网络
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