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题名基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法
被引量：2
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作者
刘畅宇
王小君
尚博阳
刘曌
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机构
北京交通大学电气工程学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期1156-1164,I0022,共10页
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基金
国家自然科学基金(52377071,52107068)。
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文摘
在“双碳”目标下,持续接入分布式电源的新型配电网对运行可靠性提出了更高的要求,如何在渗透率变化的场景下提高现有故障定位方法的适应能力成为亟需解决的问题。为此,采用元学习特有的学会学习机制,提出了一种基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法。首先,基于现有场景数据采用网络结构搜索算法构建当前场景个性化定位模型;然后,利用元学习算法提取模型构建过程中的知识因子,组成故障定位认知发现库;进而,在数据流和知识流的共同作用下,故障定位模型渐进地实现场景持续变化下的自主进化;最后,在PSCAD仿真平台对所提方法进行了验证。结果表明:所提方法具有定位精度高、鲁棒性强的优点,且在不同渗透率的故障场景下有着良好的泛化能力。研究结果可为基于人工智能的定位方法在实际系统中的应用提供技术支持。
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关键词
新型配电网
故障定位
网络结构搜索
元学习
渐进式认知发现
自主进化
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Keywords
new distribution network
fault location
neural architecture search
meta learning
stepwise cogni-tion-discovery
self-evolving
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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