【摘 要】
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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
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,四川大学电气信息学院
【基金项目】
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国网辽宁省公司科技项目(5602/2018-28001B)“电能质量监测数据分析与主动应用关键技术研究”~~
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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,
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