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基于小波和深度学习的配电网单相接地故障辨识
基于小波和深度学习的配电网单相接地故障辨识
摘要：随着电力系统的不断发展，配电网的可靠性和安全性需求日益提高。在配电网运行中，单相接地故障是最常见的故障类型之一，因此，准确辨识和快速定位单相接地故障对于提高配电网的可靠性和安全性具有重要意义。本文提出了基于小波和深度学习的方法，用于配电网单相接地故障的辨识和定位。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地辨识和定位配电网中的单相接地故障。
关键词：配电网；单相接地故障；小波变换；深度学习；辨识和定位
1.引言
配电网是整个电力系统中最后一级的电力供应网络，其可靠性和安全性直接影响到用户的用电质量和供电可靠性。单相接地故障是配电网中最常见的故障类型之一，其发生频率较高，对配电网的安全运行产生了严重影响。因此，准确辨识和快速定位单相接地故障对于提高配电网的可靠性至关重要。
2.相关工作
在过去的几十年里，许多学者和研究人员对配电网故障辨识方法进行了广泛的研究。传统的方法主要是基于信号处理和模式识别技术，如小波变换、神经网络等。小波变换是一种非常有效的信号处理技术，它能够将信号在时间-频率域中表示，从而更好地提取信号的特征。神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，可以通过大量的训练数据来对故障模式进行学习和辨识。
3.方法概述
本文提出了一种基于小波和深度学习的配电网单相接地故障辨识方法。首先，对配电网的故障信号进行小波变换，得到信号在时间-频率域中的表示。然后，将小波系数作为输入，构建深度学习模型，并利用大量的训练数据进行模型的训练和优化。最后，通过输入未知故障信号，利用训练好的模型进行故障辨识和定位。
4.实验设计与结果分析
为了验证提出方法的有效性，本文设计了一系列实验。实验数据来自于一个实际的配电网系统，包含了不同类型的单相接地故障信号。通过将故障信号与正常信号进行对比，实验结果表明，提出的方法能够较好地实现配电网单相接地故障的辨识和定位。
5.结论与展望
本文提出了一种基于小波和深度学习的配电网单相接地故障辨识方法，并通过实验验证了该方法的有效性和可行性。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地辨识和定位配电网中的单相接地故障。未来的工作可以进一步研究其他深度学习模型和优化算法，以进一步提高辨识和定位的性能。
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