基于优化卷积神经网络的电缆早期故障分类识别 被引量：60

1

作者 汪颖 孙建风 +2 位作者 肖先勇 卢宏 杨晓梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期10-18,共9页

准确识别电缆早期故障是及时消除故障隐患的必要前提。提出基于卷积神经网络的电缆早期故障分类识别的方法,可从含恒定阻抗故障、励磁涌流、电容投切扰动的过电流信号中准确识别电缆早期故障。通过小波变换提取过电流信号特征,构建卷积... 准确识别电缆早期故障是及时消除故障隐患的必要前提。提出基于卷积神经网络的电缆早期故障分类识别的方法,可从含恒定阻抗故障、励磁涌流、电容投切扰动的过电流信号中准确识别电缆早期故障。通过小波变换提取过电流信号特征,构建卷积神经网络,进行训练调整网络参数形成输入特征与类别编码之间的映射关系。为解决训练过拟合和学习效率的问题,通过修正损失函数和采用自适应学习率的方法优化卷积神经网络。仿真结果表明,所提方法能对过电流信号进行有效分类,准确识别电缆早期故障,具有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 电缆早期故障 卷积神经网络 深度学习 分类识别 修正损失函数

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堆叠自动编码器与S变换相结合的电缆早期故障识别方法 被引量：32

2

作者 汪颖 卢宏 +2 位作者 杨晓梅 肖先勇 张文海 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期117-124,共8页

将深度学习概念应用到电缆早期故障识别中,提出结合S变换与堆叠自动编码器(SAE)的电缆早期故障识别方法。通过对故障相电流进行S变换,将获得的S变换模时频矩阵分为低、中和高频段。求取对应频段的能量熵和奇异熵等特征量,并组成特征向量... 将深度学习概念应用到电缆早期故障识别中,提出结合S变换与堆叠自动编码器(SAE)的电缆早期故障识别方法。通过对故障相电流进行S变换,将获得的S变换模时频矩阵分为低、中和高频段。求取对应频段的能量熵和奇异熵等特征量,并组成特征向量后,将时频域特征向量作为SAE网络的输入,经过预训练和参数微调,得到最优训练参数。利用构建好的网络从输入数据中挖掘有用信息,从大量扰动中识别电缆早期故障。仿真结果表明,与传统模式识别方法相比,所提方法的精度更高。 展开更多

关键词 电缆 电缆早期故障 S变换 奇异熵 能量熵 深度学习 堆叠自动编码器

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基于平稳小波变换与随机森林的电缆早期故障识别方法 被引量：20

3

作者 李胜辉 白雪 +2 位作者 董鹤楠 卢宏 郭朝云 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2020年第3期40-48,共9页

分析电能质量监测装置获得的电能质量数据,为解决电力系统设备故障提供了一个新的方向。电缆作为电力系统中的重要设备,在出现永久性故障之前会出现一段时间的电缆早期故障,早期故障虽然不会引起保护装置动作,但可能是永久性故障的前兆... 分析电能质量监测装置获得的电能质量数据,为解决电力系统设备故障提供了一个新的方向。电缆作为电力系统中的重要设备,在出现永久性故障之前会出现一段时间的电缆早期故障,早期故障虽然不会引起保护装置动作,但可能是永久性故障的前兆,降低电力系统运行的安全性。本文提出基于平稳小波变换与随机森林相结合的电缆早期故障识别方法。首先利用平稳小波变换对故障相电流信号进行分解,根据获得的小波系数计算统计特征量;然后将提取的特征量作为随机森林分类器的输入,从多种过电流扰动中识别出电缆早期故障。将该方法与传统模式识别方法相比较,结果表明本文所提方法识别准确率更高,时间更短。 展开更多

关键词 平稳小波变换 随机森林 电缆早期故障 过电流扰动

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基于AE和GRU神经网络的电缆早期故障检测和识别方法 被引量：13

4

作者 徐子弘 季天瑶 +1 位作者 邓伟民 夏候凯顺 《广东电力》 2020年第9期27-34,共8页

多数电力电缆永久性故障是由早期的自清除电弧故障发展而来,及时准确地识别电缆早期故障对于电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于电缆早期故障持续时间短,难以触发常规继电保护装置,因此提出了基于自编码器(autoencoder,AE)和门控... 多数电力电缆永久性故障是由早期的自清除电弧故障发展而来,及时准确地识别电缆早期故障对于电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于电缆早期故障持续时间短,难以触发常规继电保护装置,因此提出了基于自编码器(autoencoder,AE)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的故障识别方法。通过AE对电缆单端采集的不同故障和扰动源的电流电压信号进行特征提取,以提取的特征向量作为GRU神经网络的输入,构建故障分类器。与传统的分类器相比,基于AE和GRU神经网络的方法能够准确地从多种扰动信号中检测和识别电缆早期故障。利用PSCAD/EMTDC搭建电力电缆线路模型,通过仿真分析证明了所提出方法的准确性与可行性。 展开更多

关键词 电缆早期故障 故障检测 深度学习 自编码器 门控循环单元神经网络

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电力电缆早期故障诊断研究综述 被引量：1

5

作者 唐丹 吴浩 蔡源 《电线电缆》 2023年第6期1-5,共5页

电力电缆是电力输送的重要载体之一,其主要作用是将电力从供应空间传输到配电网络。快速准确地识别和定位电缆早期故障,可以提高电力系统的运行可靠性。文中简述了电缆早期故障产生的原因和电缆早期故障的特性,将近些年电缆早期故障的... 电力电缆是电力输送的重要载体之一,其主要作用是将电力从供应空间传输到配电网络。快速准确地识别和定位电缆早期故障,可以提高电力系统的运行可靠性。文中简述了电缆早期故障产生的原因和电缆早期故障的特性,将近些年电缆早期故障的识别研究分成两类方法进行了总结,阐述了基于参数估计方法和基于人工智能技术方法的电缆早期故障定位研究现状(引用文献33篇)。 展开更多

关键词 电缆早期故障 故障原因 故障特性 故障识别 故障定位

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基于图表示学习与知识蒸馏的电缆故障快速识别方法

6

作者 余盛灿 余涛 +2 位作者 陈鑫沛 杨家俊 潘振宁 《电力信息与通信技术》 2024年第4期11-20,共10页

在牵引供电系统设备故障预警中,准确并快速识别电缆的早期故障是智能化运维的关键技术。为挖掘特征构建的深层信息和解决工程部署迭代速率问题,文章提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的电缆故障识别方法。首先,对电缆的电流信号采样分析... 在牵引供电系统设备故障预警中,准确并快速识别电缆的早期故障是智能化运维的关键技术。为挖掘特征构建的深层信息和解决工程部署迭代速率问题,文章提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的电缆故障识别方法。首先,对电缆的电流信号采样分析,将时间序列下的特征信息用图特征进行动态显示和更新,采用卷积自编码器对特征图像实现降噪重构;然后,利用基于知识蒸馏的图卷积神经网络识别算法,构建教师-学生网络故障识别模型,研究在PSCAD仿真环境中搭建电缆故障模型采集过电流扰动信号;最后,通过实验对比证明所提模型的有效性和准确性,所提模型大幅提升模型迭代速率,同时增强在噪声扰动下的鲁棒性,具有工程应用价值。 展开更多

关键词 电缆早期故障 卷积自编码器 图表示学习 知识蒸馏

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基于行波特征量与堆叠自动编码器的电缆早期故障定位方法 被引量：5

7

作者 李成升 于洋 《四川电力技术》 2019年第4期72-79,共8页

电缆由于不易受天气影响及可靠性高等优点,在配电网中的使用越加广泛。但是,随着电缆运行年限的增加,电缆会因局部放电等影响而发生故障。电缆早期故障作为永久性故障的前兆,对其进行识别和定位是提高电网安全性的重要方法。由于过电流... 电缆由于不易受天气影响及可靠性高等优点,在配电网中的使用越加广泛。但是,随着电缆运行年限的增加,电缆会因局部放电等影响而发生故障。电缆早期故障作为永久性故障的前兆,对其进行识别和定位是提高电网安全性的重要方法。由于过电流扰动信号在时频域下包含丰富的暂态信息,提出了行波特征量与堆叠自动编码器相结合的电缆早期故障定位方法。首先利用S变换对电流信号进行处理,提取行波等特征量,并将其作为输入数据对堆叠自动编码器进行训练,利用训练好的网络,正确定位早期故障发生的区段。通过在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型获得仿真数据,结果表明,所提的方法具有较高的准确率和较好的泛化性能。 展开更多

关键词 电缆早期故障 行波 S变换 堆叠自动编码器 特征提取

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基于电弧模型及相关性算法的电缆早期故障检测研究

8

作者 张大兴 黄泽荣 +3 位作者 尹星光 李贤靓 蔡冰子 刘嘉琳 《现代电子技术》 2023年第18期97-103,共7页

电力电缆早期故障具有持续时间短、峰值电压低等特点,现有的技术方案较难被检测,且随着时间推移会演变成永久性故障。为此,文中提出一种基于电弧模型及相似性算法的电缆早期故障检测方法。首先采集电缆送端电压信号,并基于互相关相似性... 电力电缆早期故障具有持续时间短、峰值电压低等特点,现有的技术方案较难被检测,且随着时间推移会演变成永久性故障。为此,文中提出一种基于电弧模型及相似性算法的电缆早期故障检测方法。首先采集电缆送端电压信号,并基于互相关相似性函数进行异常变化识别;其次,对正弦波形进行拟合并计算其R^(2)值,根据该值超过阈值的次数做出故障是否存在的判定。所提方法能够实现电缆早期故障与其他类似非故障事件的有效区分。仿真结果表明,该方法对早期故障检测的准确度达到99%,具有较好的识别准确率和先进性。 展开更多

关键词 电缆早期故障 故障检测 电弧模型 相似性函数 正弦波形 故障识别 阈值设置

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基于改进Elman神经网络的电缆早期故障分类识别方法 被引量：3

9

作者 游旺 李文沛 +3 位作者 胡泰山 吉慧子 李晟 李福权 《电工技术》 2022年第5期154-158,161,共6页

针对电缆早期故障难以检测及现有技术识别精度低的问题,提出基于改进Elman神经网络的电缆早期故障分类与识别的方法。首先采用小波变换提取过电流信号的特征向量,将其作为Elman神经网络的输入向量,构建故障分类识别模型。为防止训练过... 针对电缆早期故障难以检测及现有技术识别精度低的问题,提出基于改进Elman神经网络的电缆早期故障分类与识别的方法。首先采用小波变换提取过电流信号的特征向量,将其作为Elman神经网络的输入向量,构建故障分类识别模型。为防止训练过程中出现过拟合与训练时间过长问题,利用Dropout技术对Elman神经网络进行改进。最后通过PSCAD/EMTDC搭建仿真模型进行验证,结果表明所提方法能有效识别电缆早期故障,且具有较高的准确率,与BP神经网络相比,性能提升显著。 展开更多

关键词 电缆早期故障 DROPOUT ELMAN神经网络 小波变换

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中性点不接地系统电缆早期故障状态感知

10

作者 杨熙 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2023年第5期30-33,共4页

电缆凭借占地空间小、耐用可靠等优点在中性点不接地系统中得到了广泛的应用。电缆早期故障是电缆线路发生永久性故障前的瞬时电弧击穿现象,它往往重复发生,对电缆绝缘造成累积伤害。通过感知电缆早期故障的状态可以监测故障渐进发展过... 电缆凭借占地空间小、耐用可靠等优点在中性点不接地系统中得到了广泛的应用。电缆早期故障是电缆线路发生永久性故障前的瞬时电弧击穿现象,它往往重复发生,对电缆绝缘造成累积伤害。通过感知电缆早期故障的状态可以监测故障渐进发展过程,从而在发生永久性故障前采取主动预防措施,避免发生非计划性停电等事故。本文针对中性点不接地系统,建立了电缆早期故障的暂态等效电路。通过求解故障电流的暂态波形特征建立了电缆早期故障发展过程和波形特征的联系,定量刻画了碳化电阻与衰减时间常数的关系。随着电缆早期故障的进行,碳化电阻变小,对应的故障电流的衰减时间常数增大。基于仿真算例验证了本文所提方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 电缆早期故障 状态感知 波形特征 衰减时间常数 中性点不接地系统

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基于GOA-kmeans的电缆早期故障诊断技术研究

11

作者 唐辰旭 吉畅 《四川水力发电》 2022年第5期92-96,共5页

电缆早期故障是一种间歇性故障,持续时间短且不触发继电保护动作,是永久性故障的前期过程。为识别早期故障的种类和初步估算距离永久性故障的时间,利用蝗虫优化算法及k-means的早期故障识别方法进行电缆早期故障诊断。首先利用蝗虫算法... 电缆早期故障是一种间歇性故障,持续时间短且不触发继电保护动作,是永久性故障的前期过程。为识别早期故障的种类和初步估算距离永久性故障的时间,利用蝗虫优化算法及k-means的早期故障识别方法进行电缆早期故障诊断。首先利用蝗虫算法对k-means聚类进行改进,解决k-means聚类初始中心点的选择问题,再基于优化后的k-means算法对早期故障波形持续时间、波形特征等完成分类预测,从而完成早期故障识别。采用实际数据进行验证,结果表明该方法能够有效识别配电网架空线早期故障,具有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 电缆早期故障 特征 蝗虫算法 实际验证

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非负约束自动编码器在电缆早期故障识别中的应用 被引量：24

12

作者 邵宝珠 李胜辉 +2 位作者 白雪 黄旭龙 杨晓梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期16-23,共8页

电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE... 电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE)堆叠形成的深度学习(Deep learning, DL)网络应用于电缆早期故障识别中。为了提高DL网络的学习效率,首先对故障相电流进行平稳小波变换,提取出一些具有相关性、冗余性的统计量、能量熵和信息熵等作为初级特征,其次堆叠多个NCAE构建出DL网络,通过预训练和微调机制,从初级特征中获得更易于早期故障分类识别的有效特征,最后利用Softmax分类器从正常状态和其他扰动信号中识别出早期故障。利用电缆电流仿真数据进行实验,结果表明与传统模式识别方法相比,所提方法识别准确率更高。 展开更多

关键词 电缆早期故障识别 SWT变换 非负约束自动编码器 深度学习网络

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基于DAE-IPSO-SVM的电缆早期故障识别方法 被引量：15

13

作者 王文凯 邓斌 《国外电子测量技术》 北大核心 2021年第8期29-35,共7页

电缆早期故障是发生在中压配电系统中的一种间歇性的电弧故障,持续时间短且自清除,通常不能被继电保护装置识别,最终发展成为永久性故障。因此,为识别并及时清除电缆早期故障,提出一种基于降噪自编码器-改进粒子群算法-支持向量机(DAE-I... 电缆早期故障是发生在中压配电系统中的一种间歇性的电弧故障,持续时间短且自清除,通常不能被继电保护装置识别,最终发展成为永久性故障。因此,为识别并及时清除电缆早期故障,提出一种基于降噪自编码器-改进粒子群算法-支持向量机(DAE-IPSO-SVM)的电缆早期故障识别方法。首先,使用DAE对馈线首端的电流信号进行数据维度压缩和数据特征提取,采用IPSO对SVM进行优化,优化参数的SVM被用于电缆早期故障分类识别。利用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建中压配电网模型,在不同的故障位置和场景以及多种过电流扰动条件下进行了仿真测试,结果表明该方法能够有效识别电缆早期故障信号,检测精确度高,对噪声具有较强的鲁棒性,具有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 电缆早期故障识别 降噪自编码器 支持向量机 中压配电网 改进粒子群算法

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基于AE-AMPSO-SVM的地下电缆早期故障定位方法 被引量：6

14

作者 王文凯 刘明 邓斌 《电子设计工程》 2022年第13期170-174,179,共6页

地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期... 地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期故障定位方法。自动编码器对变压器端采集的故障电流信号进行特征提取,作为支持向量机的输入,通过自适应变异粒子群算法优化SVM的超参数,建立支持向量机模型,完成故障信号与故障点距离的映射,实现电缆早期故障定位。PSCAD/EMTDC的仿真结果表明,该方法能够对电缆早期故障进行精确定位,精度比现有方法有一定提高。 展开更多

关键词 地下电缆早期故障定位 自动编码器 支持向量机 自适应变异粒子群优化算法

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