摘要
本发明提供一种用于输电线路的故障诊断方法及系统,涉及输电线路故障诊断技术领域。以快速、准确地识别故障线路和故障类型。该方法包括:采用小波包运算对原始故障信号进行分解和重建,获得小波包分解树结构,计算分解树结构末层子频带数据的小波包能量;构建小波包能量特征矩阵,并对小波包能量特征矩阵进行归一化处理,将归一化处理的数据进行分集处理,划分为训练集样本和测试集样本;根据训练集样本进行模型训练获得故障线路识别模型和故障类型识别模型;基于测试集样本、故障线路识别模型和故障类型识别模型进行输电线路故障诊断,识别出故障线路和故障类型。所述一种用于输电线路的故障诊断系统应用于一种用于输电线路的故障诊断方法。
技术关键词
故障线路识别
故障诊断方法
输电线路故障诊断
反向传播方法
训练集
样本
故障诊断系统
输电线路短路故障
构建卷积神经网络
原始故障数据
卷积神经网路
故障诊断模块
矩阵
随机梯度下降
频段
处理器
高通滤波器
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风险预测方法
车道占用率
机器学习模型
车流量数据
分析传感器
肖特基二极管
神经网络建模方法
人工神经网络
伏安特性曲线
数据
读数误差
在线校准方法
流量计
计算机程序产品
历史流量数据
自动化构建方法
信息抽取模型
电磁
文本
自动化构建系统
节点
模型构建方法
变量
神经网络模型
LDPC译码方法