摘要
本发明公开了一种配电网故障诊断模型构建方法、装置、设备及介质。获取配电网的故障行波数据,根据故障行波数据生成故障行波样本,其中,故障行波样本包括故障行波训练集和故障行波测试集;根据故障行波训练集构建故障诊断模型,将故障行波测试集输入故障诊断模型,以获取故障诊断模型输出的故障电缆;基于故障电缆进行故障定位以确定配电网的诊断故障位置,根据诊断故障位置对故障诊断模型进行验证。通过利用卷积神经网络的特征提取和分类功能,深度学习各类有源配网电缆结构、不同故障类型、不同故障位置下故障行波电压及电流特征,自动检测出故障电缆,在此基础上,结合单端行波定位法进行精确定位,在保障定位精度的情况下降低成本。
技术关键词
故障行波
故障诊断模型
配电网故障诊断
模型构建方法
卷积神经网络结构
分布式电源接入点
训练集
计算机存储介质
参数
样本
模型构建装置
数据
处理器
分类功能
过渡电阻
电缆结构
定位算法
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故障诊断方法
深度神经网络
非线性特征
特征提取器
数据
模型构建方法
栅漏电容
寄生晶体管
电压控制电流源
双极结型晶体管
机器学习模型构建方法
DenseNet网络
影像
密度
CT扫描参数
医疗影像数据
卷积神经网络结构
医学知识图谱
图像增强技术
语义解析方法