摘要
本发明公开了一种基于双断点断路器的短路电流过零点多步预测方法,属于电力系统选相开断技术领域;本发明包括以下步骤:S1、数据预处理:将原始短路电流数据进行归一化处理;S2、混合模型构建:基于S1中处理后的电流数据,结合卷积神经网络、注意力机制以及GRU网络,构建CNN‑SE‑GRU混合模型;S3、CEO算法优化:利用CEO算法对所构建的混合模型进行超参数优化,获得CEO‑CNN‑SE‑GRU混合预测模型;S4、模型训练:对混合预测模型进行训练,获得稳定模型;S5、预测执行:调用训练好的混合预测模型实现短路电流的多步预测,预测短路电流过零点。相较于现有技术,本发明提高了短路电流过零点多步预测速度、精度,同时具有更好的泛化性。
技术关键词
双断点断路器
多步预测方法
混合预测模型
注意力机制
卷积神经网络特征提取
短路电流值
全局平均池化
Sigmoid函数
构建卷积神经网络
算法
波形
序列
输出特征
计算机设备
时序结构
通道
超参数
可读存储介质