【摘 要】
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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.
【机 构】
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深圳供电局有限公司,广东 深圳 518001;南方电网科学研究院有限责任公司,广东 广州 510000;广东省电力设计研究院,广东 广州 510000
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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.
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