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麦家怡,侯祖锋,梁苑,刘谋君,姚芳.基于高性能神经网络的配电网自主故障定位算法研究[J].电测与仪表,2025,62(12):81-90.
MAI Jiayi,HOU Zufeng,LIANG Yuan,LIU Moujun,YAO Fang.Research on Autonomous Fault Location Algorithm for Distribution Network Based on High Performance Neural Network[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(12):81-90.
基于高性能神经网络的配电网自主故障定位算法研究
Research on Autonomous Fault Location Algorithm for Distribution Network Based on High Performance Neural Network
DOI:
中文关键词:  高性能神经网络  配电网  故障电流信号  特征提取  自主故障定位算法
英文关键词:High performance neural networks  Distribution network  Fault current signal  Feature extraction  Autonomous fault location algorithm
基金项目:中国南方电网有限责任公司科技项目 (GDKJXM20230751)
              
作者中文名作者英文名单位
麦家怡MAI Jiayi广东电网有限责任公司珠海供电局
侯祖锋HOU Zufeng广东电网有限责任公司珠海供电局
梁苑LIANG Yuan广东电网有限责任公司珠海供电局
刘谋君LIU Moujun广东电网有限责任公司珠海供电局
姚芳YAO Fang广东电网有限责任公司珠海供电局
摘要点击次数: 10
中文摘要:
      针对配电网故障电流信号受到各种噪声和干扰的影响,使得故障信号特征复杂多变,导致故障定位困难。因此,提出了一种基于高性能神经网络技术的配电网自动化故障定位算法。在配电网中每个区段安装馈线终端单元(FTU),采集故障电流信号并实施滤波处理,去除其中的噪声。从处理后的故障电流信号中提取边际谱特征,这些特征能够有效地反映故障的频域特性。构建高性能神经网络模型并实施训练,将边际谱特征作为训练后高性能神经网络的输入,输出配电网区段状态类型,将存在故障的区段作为定位结果。实验结果表明:所研究方法应用下,高性能神经网络定位结果与实际故障位置一致,证明神经网络模型在故障定位任务上表现出了高度的准确性和可靠性。
英文摘要:
      Due to the influence of various noises and interferences on the fault current signal of the distribution network, the characteristics of the fault signal are complex and varied, making fault location difficult. Therefore, a fault location algorithm for distribution network automation based on high-performance neural network technology is proposed. Install feeder terminal units (FTUs) in each section of the distribution network to collect fault current signals and implement filtering processing to remove noise. Extract marginal spectral features from the processed fault current signal, which can effectively reflect the frequency domain characteristics of the fault. Build a high-performance neural network model and implement training, using marginal spectral features as inputs for the trained high-performance neural network. Output the state types of distribution network sections, and use the sections with faults as localization results. The experimental results show that under the application of the studied method, the high-performance neural network localization results are consistent with the actual fault location, proving that the neural network model exhibits high accuracy and reliability in fault localization tasks.
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