深度学习助力智能电网继电保护故障识别与策略
摘要
随着智能电网的快速发展,继电保护系统对故障的快速识别和自适应调整能力提出了更高要求。传统继电
保护方法在复杂工况下可能存在误判、漏判等问题,而深度学习技术的引入为继电保护系统提供了新的解决方案。
本文分析了智能电网继电保护的特点与挑战,探讨了基于深度学习的故障识别方法,并提出了一种结合深度神经网
络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的自适应策略,以提高继电保护系统的实时性、
准确性和鲁棒性。研究结果表明,深度学习技术在智能电网继电保护故障识别与自适应策略优化方面具有广阔的应
用前景。
保护方法在复杂工况下可能存在误判、漏判等问题,而深度学习技术的引入为继电保护系统提供了新的解决方案。
本文分析了智能电网继电保护的特点与挑战,探讨了基于深度学习的故障识别方法,并提出了一种结合深度神经网
络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的自适应策略,以提高继电保护系统的实时性、
准确性和鲁棒性。研究结果表明,深度学习技术在智能电网继电保护故障识别与自适应策略优化方面具有广阔的应
用前景。
关键词
深度学习;智能电网;继电保护;故障识别;自适应策略
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PDF参考
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