基于广义深度学习的含DG配网故障诊断方法

摘要：

针对传统故障定位方法难以满足含分布式电源配电网的问题,提出一种基于广义深度学习的故障定位方法.利用广义深度学习在逼近能力和容错性方面的优势,挖掘响应数据与故障位置之间的映射关系,建立含分布式电源配电网故障定位的模型.IEEE34节点仿真结果表明,该方法可有效实现含分布式电源配电网的故障定位,准确率高,速度快,且在信息畸变或缺失时容错性好.

关键词：分布式电源、配电网、故障定位、广义回归神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TM74(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金;青海省自然科学基金

在线出版日期：2020-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：53-57