【摘 要】
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微电网是一种小型的配电网系统,可有效消纳可再生能源,具有较高的可靠性和灵活性。然而,其复杂的网络结构、多变的潮流方向、不同的故障特性给传统继电保护的速动性和可靠性带来了挑战。因此,提出一种基于卷积神经网络的微电网智能保护方法。该方法通过小波变换对电流信号进行处理,提取特征值,再结合仿真数据和历史数据,建立不同状况下的微电网特征集合,并将其作为卷积神经网络的输入,在大量的离线训练后可实现故障位置和故障类型的智能判断。最后,使用PSCAD对典型的微电网进行建模与仿真。实验结果表明,该办法具有较高的可靠性。
【基金项目】
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宁波职业技术学院2021年度课题“基于人工智能的智能电网技术研究”项目(NZ21Q006),宁波职业技术学院2021年度校课堂革命项目(jg2021004)。
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微电网是一种小型的配电网系统,可有效消纳可再生能源,具有较高的可靠性和灵活性。然而,其复杂的网络结构、多变的潮流方向、不同的故障特性给传统继电保护的速动性和可靠性带来了挑战。因此,提出一种基于卷积神经网络的微电网智能保护方法。该方法通过小波变换对电流信号进行处理,提取特征值,再结合仿真数据和历史数据,建立不同状况下的微电网特征集合,并将其作为卷积神经网络的输入,在大量的离线训练后可实现故障位置和故障类型的智能判断。最后,使用PSCAD对典型的微电网进行建模与仿真。实验结果表明,该办法具有较高的可靠性。
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