关键词:
新型电力系统
分布式新能源
继电保护
故障诊断
卷积循环神经网络
摘要:
随着新型电力系统建设的推进,分布式新能源容量大幅度提升,越来越多的电力电子设备接入电网中,导致短路时的故障特征发生本质变化,传统的继电保护故障诊断技术难以适用。为提高新型电力系统保护的准确性,提出一种基于卷积循环神经网络的新型电力系统继电保护故障诊断技术。首先,使用小波变换提取出故障电流时频特性作为网络的输入数据;然后,设计包含卷积神经网络和双向门控循环单元的卷积循环神经网络算法,利用卷积神经网络对输入的故障数据进行特征提取,双向门控循环单元对特征中的动态序列关系进行挖掘;最后,使用Softmax分类器进行故障分类,完成故障诊断。经过实验表明,所提方法在新型电力系统下的故障诊断率能够达到99.6%,与常见的卷积神经网络和前馈神经网络相比,分别提升了8.2%和9.7%,证明所提方法具有更高的故障诊断准确率。