摘要
本发明公开一种基于分布式接地电流解耦分析的变电站故障定位方法,属于故障诊断技术领域。针对如何在耦合性高的复杂设备网络中迅速识别并定位故障点的问题,通过构建包含数据处理器、特征提取器以及特征分类器的GCC模型,实现变电站设备故障的精准定位。数据处理器引用变分模态分解方法,显化含有噪声的非平稳接地电流信号中的不同频率特征,凸显关键频率信息;特征提取器中,提出通道耦合模块,对变电站中接地电流进行解耦,提取接地电流的时序特征与设备耦合特征;特征分类器中,设计Mask模块利用Dropout实现特征的随机失活,通过频域分析进行特征抑制,解决模型分类器泛化能力弱的问题;采用加权交叉熵损失函数,解决故障数据与正常数据不均衡的问题。
技术关键词
变电站故障
定位方法
注意力
特征提取模块
数据处理器
耦合特征
深度学习模型
分类器
时序特征
验证通道
变电站设备故障
频率
傅里叶变换函数
电流采集设备
网络优化
模态分解方法