文件名称:
基于深度神经网络的电力电缆故障检测方法研究
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对深度神经网络（DNN）在电缆故障检测中的应用问题，文中讨论了接地故障、短路故障和开路故障三种故障类型，分析了DNN模型的前向无监督预训练与反向微调参数两个训练步骤，并进一步提出了基于DNN的电缆故障检测方法，该方法包括模型训练与实时检测两部分。前者利用基于Matlab平台的电缆故障仿真数据完成DNN模型训练，后者利用准确的DNN模型实现电缆故障的实时检测。仿真算例结果表明，通过反向微调参数能够保障DNN模型的准确性，相比于支持向量机（SVM）与BP神经网络算法（BP-NN），文中所提出基于DNN的电缆故障检测方法具有更高的准确度，能够应用于实际环境中电缆故障检测，保障电力系统的安全性与可靠性。
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