基于改进SDSAE的煤矿供电系统故障辨识方法

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煤矿井下供电系统的安全稳定运行,对维护煤矿安全生产、保障井下工作人员生命安全具有重要意义。针对煤矿井下供电系统各类型故障及各故障线路间的电气量特点不鲜明、噪声含量大、数据样本体量小的问题,提出一种基于改进栈式降噪稀疏自编码器的故障辨识方法。通过理论分析研究了中性点不接地系统在同一地点发生不同类型故障和不同故障发生在不同线路时的时域稳态特征,提出包含故障进入稳态后的时域三相电压、电流和零序电流的多维数据样本的构造方法。本文提出了基于SDSAE网络的端到端故障辨识模型,建立起故障数据与故障类型及故障线路间的映射关系,避免了模型的故障辨识性能受人为因素的影响。针对实际电力系统的故障数据样本集规模小的特点,引入马氏距离相似性度量约束损失函数的方法对SDSAE模型进行改进,通过马氏距离构造惩罚项约束原始输入数据与重构数据之间的度量距离,使其在小样本数据集上的故障辨识能力有所提升,并在一定程度缓解样本之间的类内多样性和类间相似性对模型辨识准确率的影响。同时,通过对激活函数的优化避免了在模型训练过程中出现梯度消失现象。通过基于电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC建立的中性点不接地煤矿供电系统仿真模型获取基础数据集,在此过程中充分考虑了不同故障工况对故障辨识模型性能的影响,并通过数据预处理操作避免差异过大的数据样本影响模型的辨识准确率。采用贪婪逐层预训练和微调两阶段训练方法完成改进SDSAE模型的训练,从而实现故障特征的自动提取和故障辨识功能。通过实验的方式,证明了采用马氏距离相似性度量约束的改进SDSAE故障辨识方法的正确性,并且故障辨识准确率高于传统SDSAE和SSAE等深层神经网络算法。该论文有图37幅,表6个,参考文献76篇。
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