資料介紹
配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、分支眾多、潮流分布不平衡,且存在通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋不完善問題,給精確故障診斷帶來很大難度。首先,基于5G承載網(wǎng)絡(luò)的分布式配電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng),提出了網(wǎng)絡(luò)時延和丟包模型,測試了實際網(wǎng)絡(luò)時延。其次,提出了基于經(jīng)驗小波變換( empirical wavelet transform,EWT)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network,CN)的故障診斷方法,對網(wǎng)絡(luò)傳輸后的錄波電氣量進(jìn)行經(jīng)驗小波變換,得到不同頻域分量。最后,對各分量枃建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,形成EWT·CNN配電網(wǎng)故障診斷方法,給出故障判斷報告。實驗結(jié)果表明,所提岀的5G承載網(wǎng)絡(luò)下的 EWT-CNN配電網(wǎng)故障診斷方法可有效診斷出配電網(wǎng)故障點,且具有很好的泛化能力。
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