基于深度学习的继电保护装置故障诊断算法优化研究

张 文轩
华电库车发电有限公司

摘要


文章聚焦基于深度学习的继电保护装置故障诊断算法优化研究。深度学习算法在继电保护装置故障诊断中
面临模型准确性、实时性及可解释性等问题。针对这些问题，本文提出一系列优化策略，包括模型结构优化，通过
融合不同网络优势提升性能；数据预处理优化，运用多种技术提高数据质量；以及可解释性增强，采用特征重要性
分析、决策树可视化等方法，使模型决策过程更直观易懂。这些策略有助于提升继电保护装置故障诊断的准确性和
效率，增强模型的可解释性。

关键词


深度学习；继电保护装置；故障诊断

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参考


[1]彭祥，管其杰 . 基于 YOLOv5s 的继电保护装置

型号自动识别方法研究 [J]. 河南科技，2024，51（24）：

23-27.

[2]吴志强，王旭.变电站继电保护数字孪生科技创

新研究[J].张江科技评论，2024，（07）：168-170.

[3]陈敬德，李雅晴，杨欢红，沈佳，杨祎涛，沈晓

峰.基于改进Shapley特征优选及ResNet50深度学习模型

的继电保护状态评估研究[J].供用电，2023，40（12）：

72-78+106.

[4]尚浩然，王丁丑.基于深度学习的变电站继电保

护系统故障诊断与预测[J].电气技术与经济，2023，（09）：

168-170.


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