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),提岀了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和丟包模型,測(cè)試了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。其次,提出了基于經(jīng)驗(yàn)小波變換( empirical wavelet transform,EWT)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network,CNN)的故障診斷方法,對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸后的錄波電氣量進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波變換,得到不冋頻域分量。最后,對(duì)各分量構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,形成EW←CNN配電網(wǎng)故障診斷方法,給出故障判斷報(bào)告。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀,所提出的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(diǎn),且具有很好的泛化能力。
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