[发明专利]基于多源信息融合的特高压直流输电线路故障原因辨识方法有效

专利信息
申请号: 201811366886.6 申请日: 2018-11-16
公开(公告)号: CN109270407B 公开(公告)日: 2022-02-25
发明(设计)人: 李玉敦;李宽;施雨;苏欣;张繁斌;王志远;刘萌;赵斌超;张婉婕;杨超;王昕;麻常辉;张国辉;王永波 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司电力科学研究院
主分类号: G01R31/08 分类号: G01R31/08
代理公司: 潍坊鸢都专利事务所 37215 代理人: 臧传进
地址: 250002 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明涉及一种基于多源信息融合的特高压直流输电线路故障原因辨识方法,其包括:获取特高压直流输电线路的电气量故障数据和非电气量信息;提取特高压直流输电线路电气特征量,构造电气特征输入向量;提取特高压直流输电线路非电气特征量,构造非电气特征输入向量;对雷击、山火、污秽、风偏、鸟害分别构建综合神经网络辨识模型,神经网络模型的隐含层的层数采用最小误差的方法选取;采用自学习的方法进行具体故障原因辨识。本发明综合电气量信息和非电气量信息,寻找特征规律,利用神经网络本身的融合性将多源信息的进行融合,利用大数据方法的思想,利用多源故障信息,结合神经网络算法,进行原因的辨识,充分保证了原因辨识的准确性。
搜索关键词: 基于 信息 融合 高压 直流 输电 线路 故障 原因 辨识 方法
【主权项】:
1.一种基于多源信息融合的特高压直流输电线路故障原因辨识方法,其特征是包括如下步骤:步骤1)获取特高压直流输电线路的电气量故障数据和非电气量信息;步骤2)提取特高压直流输电线路电气特征量,构造电气特征输入向量;步骤3)提取特高压直流输电线路非电气特征量,构造非电气特征输入向量;步骤4)对雷击、山火、污秽、风偏、鸟害分别构建综合神经网络辨识模型,神经网络模型的隐含层的层数采用最小误差的方法选取;步骤5)采用自学习的方法进行具体故障原因辨识。
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