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基于时空卷积网络的多直流连锁换相失败识别方法及系统 

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申请/专利权人:山东大学

摘要:本发明涉及连锁换相失败识别领域,提供了一种基于时空卷积网络的多直流连锁换相失败识别方法及系统。该方法包括,获取历史仿真生成的逆变站换流母线电压以及直流电流数据;将逆变站换流母线电压以及直流电流数据按照一定时间间隔进行抽取,得到数据矩阵,并对数据矩阵中的数据元素标注标签,将数据矩阵转换为样本图;基于样本图,采用图卷积网络层,提取空间特征,得到低阶特征图;基于低阶特征图,采用时间卷积网络层,提取时序特征,得到高阶特征图;将高阶特征图经过全连接层和输出层,预测训练过程连锁环向失败的识别结果;基于训练过程连锁环向失败的识别结果和标签,结合损失函数,在训练过程中优化时空卷积网络的超参数。

主权项:1.基于时空卷积网络的多直流连锁换相失败识别方法,其特征在于,包括:获取历史仿真生成的逆变站换流母线电压以及直流电流数据;将逆变站换流母线电压以及直流电流数据按照一定时间间隔进行抽取,得到数据矩阵,并对数据矩阵中的数据元素标注标签,将数据矩阵转换为样本图;基于样本图,采用图卷积网络层,提取空间特征,得到低阶特征图;基于低阶特征图,采用时间卷积网络层,提取时序特征,得到高阶特征图;将高阶特征图经过全连接层和输出层,预测训练过程连锁换相失败的识别结果;基于训练过程连锁换相失败的识别结果和标签,结合损失函数,在训练过程中优化时空卷积网络的超参数;获取实时的逆变站换流母线电压以及直流电流数据,采用已训练的时空卷积网络,得到关于连锁换相失败的识别结果;所述时空卷积网络包括多个不同空洞系数组合的时间卷积层和残差连接,通过不同的时间卷积层提取不同时间尺度的时序特征。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 山东大学 基于时空卷积网络的多直流连锁换相失败识别方法及系统

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