深度迁移学习在输电线路故障诊断中的应用与效果
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更新于2024-08-30
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"基于深度-迁移学习的输电线路故障选相模型及其可迁移性研究"这篇论文探讨了如何提升输电线路故障诊断模型的可迁移性。在电力系统中,输电线路故障的快速、准确识别至关重要,这关系到电力系统的稳定运行和故障的及时排除。传统的故障识别方法基于电气量,但易受多种因素影响,而现代数据采集系统的进步为使用更先进的算法提供了可能。
论文提出了一个结合深度学习与迁移学习的策略,旨在创建一个能够适应不同线路环境的故障类型识别模型。首先,他们根据迁移学习的概念,将线路分为源线路和目标线路。源线路的数据用于模型的预训练,目标线路的数据则用于模型的最终验证和应用。他们生成了多种故障条件下的时序数据,并进行了预处理,以适配卷积神经网络(CNN)的输入要求。
通过使用源域数据训练初始的CNN模型,研究人员得到了一个初步的故障识别模型。接着,他们运用最大均值差异法评估源线路与目标线路之间的相似性,挑选出最适合作为迁移学习基础的源域模型。然后,使用目标域数据对预训练模型进行微调,以适应目标线路的特性。这种方法的优势在于,即使目标线路的数据量有限,也能通过微调实现高精度的故障诊断。
仿真实验结果显示,仅使用源域数据的5%对预训练模型进行微调,目标域模型在目标线路故障诊断上的准确率就能达到99%以上。这一成果证明了该方法的有效性和高度的可迁移性,为电力系统的故障诊断提供了更为高效和精准的解决方案。
关键词涉及的领域包括输电线路的故障管理、迁移学习的应用、深度学习技术在故障识别中的作用,以及卷积神经网络在处理时序数据上的优势。这些技术的结合不仅提升了模型的性能,还降低了对大量目标线路数据的依赖,对于实际电力系统的故障诊断具有重大意义。
2020-02-17 上传
2021-08-18 上传
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