典型文献
基于一维多尺度轻量级DenseNet的配电网高阻接地故障检测方法
文献摘要：
高阻接地故障(high impedance grounding fault,HIF)在配网中时有发生,常伴随着电弧,容易造成安全隐患.但其故障特征微弱,难以检测.为此改进了DenseNet网络,提出了基于一维多尺度轻量级DenseNet网络实现HIF检测.通过多尺度卷积层提取序列信号的多尺度特征,使用双通道全连接模块传递特征,且使用了ELU激活函数改善模型性能.同时对仿真模型进行了改进,对实际情况中故障波形的随机波动及零休偏移的现象进行了模拟.实测数据及仿真数据验证了该算法能够识别发生在不同网络结构、 不同接地介质的高阻接地故障,并验证了模型的抗噪能力.
文献关键词：
配电网;高阻接地故障;机器学习;DenseNet
中图分类号：
作者姓名：
袁智勇;白浩;邵向潮;潘姝慧;雷金勇;王康;高伟
作者机构：
南方电网科学研究院, 广州510663;广东电网有限责任公司东莞供电局, 广东 东莞530600;福州大学电气工程与自动化学院 福州350108
文献出处：
引用格式：
[1]袁智勇;白浩;邵向潮;潘姝慧;雷金勇;王康;高伟-.基于一维多尺度轻量级DenseNet的配电网高阻接地故障检测方法)[J].南方电网技术,2022(06):33-43
A类：
B类：
维多,轻量级,DenseNet,配电网,高阻接地故障,故障检测方法,high,impedance,grounding,fault,HIF,配网,中时,时有发生,电弧,成安,故障特征,微弱,多尺度卷积,卷积层,提取序列,多尺度特征,双通道,全连接,连接模块,ELU,激活函数,模型性能,故障波形,随机波,仿真数据,数据验证
AB值：
0.40185
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
