公开(公告)号：CN119556054A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411592421.8

申请日：2024-11-08

Applicant: 广东工业大学 ,  南方电网科学研究院有限责任公司

Inventor： 童宁 ,  谢易亨 ,  谭子义 ,  李桂源 ,  曹润彬 ,  彭发喜 ,  刘腾 ,  蔡东晓

IPC: G01R31/08 ,  G06N3/045 ,  G01R19/00

Abstract: 本发明提供一种基于混合神经网络模型的配电网故障诊断方法，包括基于电压突变量信号规律判断配电网内是否处于正常状态；当配电网处于不正常状态，采集故障时刻延后3个周波的三相电压信号，并统一化采样率；将统一化采样率的三相电压信号转换为时间序列后利用马尔可夫转移场对其进行图像编码；构建并训练混合神经网络故障诊断模型并利用训练后的诊断模型对配电网进行实时监测，以对配电网故障类型进行诊断。本发明能够同时提取三相电压信号的二维编码图像特征以及时间序列特征，并引入门控向量对各通道提取的特征加权求和，解决单一训练模型提取特征信息不全的问题，实现更高的故障诊断准确率，提升配电网的故障诊断能力。