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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司
摘要：本发明提供了一种基于ICEEMDAN及DenseNet的配电网故障选线方法及系统，本发明能够选择含分布式电源配电网的故障线路，通过将自适应噪声与完整集成技术引入时频分析，克服了传统经验模态分解方法模态混叠的问题，并通过层级直连方式高效集成信号特征，解决了深度卷积神经网络梯度消失的问题。首先通过Simulink仿真获取原始数据，然后对故障后设定的周期的零序电流信号数据进行处理构建数据集，再利用ICEEMDAN对信号进行时频分解，将得到的各模态分量按频带高低堆叠，然后将二维图像输入DenseNet选定故障馈线。最后通过验证确定此含分布式电源配电网故障选线方法具有实际应用意义。该方法通过将密集块与过渡层引入卷积神经网络，增强了神经网络的宽度，能够更高精度地提取故障特征。
主权项：1.基于ICEEMDAN及DenseNet的配电网故障选线方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于搭建的含分布式电源配电网模型，在不同故障位置、不同故障初始相角、不同过渡电阻情形下进行单相接地故障仿真，并获取各条馈线的零序电流信号作为原始数据；S2.提取所述原始数据中各条馈线故障后设定个周期的零序电流信号数据，在对数据做滤波去噪处理后将其标准化从而形成数据集；S3.采用ICEEMDAN对步骤S2处理后的零序电流信号进行时频分解，获得从高频到低频的单一固定模态函数；S4.将零序电流信号分解得到的固定模态函数按从高频到低频的顺序拼接，从而构建二维图像；S5.将二维图像作为DenseNet卷积神经网络模型输入，最后通过Softmax分类器输出结果，从而选定含分布式能源配电网的故障馈线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司 基于ICEEMDAN及DenseNet的配电网故障选线方法及系统
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