典型文献
基于长短期记忆网络的继电保护测试故障诊断研究
文献摘要：
为提高智能变电站继电保护测试效率,解决数字式继电保护试验装置无法对整个测试过程中出现的故障自动进行诊断的问题,提出基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的继电保护测试故障诊断方法.梳理了故障断面特征信息和故障类别,建立了多故障诊断模型,构建了故障诊断流程.以典型220 kV继电保护测试为例,通过将LSTM与循环神经网络、BP网络和深度神经网络进行对比,得到输入实际故障信息和部分不可靠信息时LSTM模型的三项评价标准(平均绝对误差、准确率和综合评价指标)值均最优.通过实验仿真验证了基于LSTM网络的继电保护测试故障诊断方法具有较高的精度与良好的容错性能.
文献关键词：
智能变电站;继电保护测试;数字式继电保护试验装置;长短期记忆网络;故障自动诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈桂芳;董秀成;郑永康;徐洪海
作者机构：
西华大学电气与电子信息学院,四川成都 610039;国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都 610041;江苏宏源电气有限责任公司,江苏南京 211103
文献出处：
引用格式：
[1]陈桂芳;董秀成;郑永康;徐洪海-.基于长短期记忆网络的继电保护测试故障诊断研究)[J].电力系统保护与控制,2022(05):65-73
A类：
数字式继电保护,数字式继电保护试验装置
B类：
长短期记忆网络,继电保护测试,诊断研究,高智能,智能变电站,测试效率,试过,Long,Short,Term,Memory,故障诊断方法,特征信息,多故障诊断,故障诊断模型,诊断流程,kV,循环神经网络,深度神经网络,故障信息,不可靠,平均绝对误差,综合评价指标,实验仿真,仿真验证,容错性能,故障自动诊断
AB值：
0.244946
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