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申请/专利权人：国网河南淅川县供电公司
摘要：本发明涉及一种基于改进变分模态分解variationalmodedecomposition，VMD‑卷积神经网络convolutionalneuralnetworks,CNN‑双向长短时记忆神经网络Bi‑directionalLong‑ShortTermMemory,BiLSTM的配电网单相接地故障选线方法。当配电网发生单相接地故障时，通过基于鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OspreyandCauchymutationsparrowsearchalgorithm,OCSSA改进的VMD分解各馈线的零序电流信号，将分解后的零序电流信号按馈线从小到大的顺序连接成特征向量，并作为CNN‑BiLSTM构成的训练网络的输入信号，对特征向量进行数据挖掘，实现故障类型的分类，达到故障选线的目的。本发明在故障选线中考虑发生各种单相接地故障时配电网的故障选线准确率，保证故障选线方法的有效性。
主权项：1.一种基于改进VMD-CNN-BiLSTM的配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1搭建配电网仿真模型，设置不同的故障工况，如故障类型、故障线路、故障初始角、故障距离和过度电阻等，采集各线路的零序电流信号，采样频率为10Hz，截取各线路故障后的一个周波作为待分析信号；2利用OCSSA改进后的VMD求解每条线路的模态数K和惩罚因子α的最优组合，再将各线路进行分解，得到各线路的数字特征，并按照线路顺序进行拼接；3将处理好的故障电流信号特征的分为训练集和测试集，并将训练集作为所构建的神经网络训练模型输入信号，训练基于CNN-BiLSTM的故障选线模型；4用处理好的故障电流信号特征的测试集验证本文构建模型的准确性与适用性。
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权利要求：
百度查询： 国网河南淅川县供电公司 一种基于改进VMD-CNN-BiLSTM的配电网单相接地故障选线方法
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