基于迁移学习与残差网络的配电网故障诊断
配电网单相接地故障占比较高，存在多种故障类型。如果对不同类型的接地故障进行适当的处理，能有效提高配电网的可靠性和可用性。然而，如何快速区分不同的故障类型，一直以来是一个研究热点。本研究针对高阻接地故障电流和电压特征不明显导致的高阻接地故障检测困难的问题，提出了一种创新的解决方法，即采用迁移学习和深度残差网络对高阻接地故障进行识别。首先，提取单相接地故障后2个周期内的零序电压数据，利用小波变换将零序电压映射为二维时频图；其次，搭建深度残差网络，通过冻结底层参数实现小样本迁移，微调参数对不同的故障样本分类。为了验证算法有效性，搭建了10 kV配电网模型进行仿真。经实验证明，采用该方法可有效检测弧光...
Sábháilte in:
| Príomhchruthaitheoirí: | , , , , |
|---|---|
| Formáid: | Artigo |
| Teanga: | Chinês |
| Foilsithe / Cruthaithe: |
Editorial Department of High Voltage Apparatus
2026-04-01
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| Sraith: | Gaoya dianqi |
| Ábhair: | |
| Rochtain ar líne: | http://www.zgydq.com/zh/article/doi/10.13296/j.1001-1609.hva.2026.04.024/ |
| Clibeanna: |
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