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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司
摘要：本发明公开了一种基于融合熵特征深度学习的农场配电网故障判别方法，首先从农场配电网线路首端获取接地线电流以及零序电流信号，截取信号中的突变部分，提取突变信号的特征曲线，构造特征矩阵；随后构建具有多层隐含层的深度置信网络，并采用逐层贪婪的方法训练网络中的受限玻尔兹曼机，寻找深度置信网络中每个网络隐含层中的神经元个数，完成深度置信网络的构造，最后基于特征矩阵对构造完成的深度置信网络进行训练，并基于此完成农场配电网的故障判别。本发明的方案能够为目前农场配电网故障判别所面临的困境提供了解决思路且不受到测量信号精度和现场干扰的影响，有效判断出农场配电网故障，方法精度高，具有重要的实际工程应用价值。
主权项：1.一种基于融合熵特征深度学习的农场配电网故障判别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从农场配电网线路首端获取接地线电流以及零序电流信号，截取信号中的突变部分；步骤2、利用S变换对突变信号进行S分解，得到S变换后的模时频矩阵，从中提取信号的特征曲线；步骤3、提取各个特征曲线的时频域特征和熵特征，构造特征矩阵；步骤4、构建具有多层隐含层的深度置信网络，并采用逐层贪婪的方法训练网络中的受限玻尔兹曼机；步骤5、将训练后的深度置信网络输出的判别准确率作为斑马优化算法的适应度，寻找深度置信网络中每个网络隐含层中的神经元个数，完成深度置信网络的构造；步骤6、基于特征矩阵对构造完成的深度置信网络进行训练，并基于训练好的深度置信网络完成农场配电网的故障判别。
全文数据：
权利要求：
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