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文档简介
号一种高比例分布式电源接入配电网后的故本申请公开了一种高比例分布式电源接入意力机制融入到基于卷积神经网络的故障辨识后对高比例分布式电源接入配电网后的故障进意力机制的辨识模型进行训练以提高故障辨识2获取高比例分布式电源接入不同拓扑结构配电将所述故障数据分为训练集和测试集,并提取所述训练集的故将通道注意力机制融入到所述基于卷积神经网络的故障辨采用所述训练集的故障特征训练融入了通道注意力机制的故障采用所述测试集的故障特征测试训练完成的故障测试完成后采用所述训练完成的故障辨识模型对高比例分布式电源接入配电网后的;将采样到的时域信号作为输入,应用VMD算法进行分解,VMD算法通过通过希尔伯特变换求出每个IMF分量的瞬时频率,取每个I2.根据权利要求1所述的一种高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识方法,其特3.根据权利要求1所述的一种高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识方法,其特3将所述权重重新扩展到与卷积输出相同的维度,并与原始特4.根据权利要求1所述的一种高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识方法,其特步骤三:以批量方式将训练数据输入到卷积神经网络步骤五:重复步骤三和步骤四直到满足准确度以及损失提取模块,用于将所述故障数据分为训练集和测试集,并提取所述和所述测试集的故障特征;所述训练集的故障特征和所述测试集的故障特征包括时域特机制融入模块,用于将通道注意力机制融入到所述基于卷积神经网络的训练模块,用于采用所述训练集的故障特征训练融入了辨识模块,用于采用所述训练完成的故障辨识模型对高比例分布式6.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在4获取高比例分布式电源接入不同拓扑结构配电将通道注意力机制融入到所述基于卷积神经网络的故障辨采用所述训练集的故障特征训练融入了通道注意力机制的故障采用所述测试集的故障特征测试训练完成的故障测试完成后采用所述训练完成的故障辨识模型对高比例分布式电源接入配电网5;时域信号分解为多个模态成分,每个模态成分表示信号在不同频率和时间上的振动模式;将池化后的特征输入到一个全连接层,以减少特征维度并学习通道间的依赖关6本申请包括高比例分布式电源接入配电网后故障特征分析和提取以及基于卷积神经网络的故障辨识模型训练三部分:首先采集实际配电网不同情况下的不同故障数据,波含量;7请就排除了这些其他的实施例,本申请的技术方案也不限制为以下描述的具体实施方式,本申请的保护范围更没有限定为仅是以下描述的具体实施方式。基于本申请中的实施例,理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例能够以除了或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些件中搭建线路模型不同情况发生不同故障的数据,并对数据进行傅里叶分解得到谐波含[0024]对未接入分布式电源和不同位置接入分布式电源的不同故障波形及谐波进行对对辐射型配电网的各接地故障和短路故障特性从稳态特性和暂态特性两个方面8[0029]通过上述的分析可以更好对各种拓扑结构的配电网接入高比例分布式电源后的[0030]通过PSCAD搭建的三种不同拓扑结构的故障发生模型,每种拓扑结构模型采集[0031]S2:将所述故障数据分为训练集和测试集,并提取所述训练集的故障特征和所述9;;[0037]具体的,所述时频域特征的提取可以采用变分模态分解(VarianceMode时域信号分解为多个模态成分,每个模态成分表示信号在不同频率和时间上的振动模式;及自然语言处理等多个领域中得到了广泛的应用。CNN主要包括以下几个部分构成:卷积将池化后的特征输入到一个全连接层,以减少特征维度并学习通道间的依赖关全局平均池化(GlobalAveragePoS7:测试完成后采用所述训练完成的故障辨识模型对高比例分布式电源接入配电[0051]本申请适用于高比例分布式电源接入下配电网场景的复杂性和辨识难度的场在三种维度下所提取特征的方法也是不同的,尤其是时频域的特征用到了VMD算法先分解[0053]上述一种高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识系统中的各个模块可全部过输入/输出接口连接到系统总线。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换理器执行时以实现一种高比例分布式电源接入配电网后的故障算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交液晶显示屏或电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,或非易失性存储设备、或者它们的组合。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(ROM,ReadOnlyMemory)、可编程只读存储器(PROM,ProgrammableRead‑OnlyMemory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM,ErasableProgrammableRead‑OnlyMemory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM,ElectricallyErasableProgrammableCompactDiscRead‑OnlyMemory);磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器StaticRandomAccessMemory)、动态随机存取存储器(DRAM,DynamicRandomAccessry)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM,DoubleDataRateSynchronousDynamicRandomAccessMemory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAMEnhancedSynchronousDynamicRandomAccessMemory)、同步连接动态随机存
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