典型文献
基于深度学习的配电网故障风险及状态检修
文献摘要：
针对当前配电网采用的检修方式没有综合考虑可靠性、安全性和经济性且采用的方法较传统的问题,提出了基于深度学习的配电网故障风险成本量化与状态检修方法.首先,对配电网中的变压器、架空线路、电缆线路及断路器等设备分别建立健康状态评估模型,并计算配电网综合故障概率;其次,分别提出了变压器、架空线路、电缆线路、断路器的故障风险成本量化模型,用以评估配电网故障损失与检修风险之间的量化关系;第三,提出了基于深度学习的长短期记忆网络的状态检修模型,以该模型值作为依据,确定配电网中设备的状态检修策略.通过IEEE-RBTS BUS6系统的仿真验证,结果表明所提方法比传统方法经济性更好.
文献关键词：
深度学习;配电网;状态检修;故障风险成本
中图分类号：
作者姓名：
马伟哲;陈洪云
作者机构：
深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000
文献出处：
引用格式：
[1]马伟哲;陈洪云-.基于深度学习的配电网故障风险及状态检修)[J].电力电容器与无功补偿,2022(01):87-94
A类：
故障风险成本
B类：
配电网故障,状态检修,检修方式,检修方法,变压器,架空线路,电缆线路,断路器,健康状态评估模型,故障概率,量化模型,量化关系,长短期记忆网络,修模,检修策略,IEEE,RBTS,BUS6,仿真验证,法经
AB值：
0.216972
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