基于卷積雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)

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摘 要：分布式電源種類(lèi)和容量不斷提升的微網(wǎng)運(yùn)行方式復(fù)雜、故障特征微弱，現(xiàn)有的繼電保護(hù)裝置故障診斷方法無(wú)法滿足保護(hù)需求。提出一種基于卷積雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)。首先，分析多能源互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)采集的三相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提高后續(xù)模型對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)效率；然后，融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提出卷積雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的微網(wǎng)繼電保護(hù)故障診斷方法，提取三相電流數(shù)據(jù)長(zhǎng)序列和局部序列特征實(shí)現(xiàn)故障分類(lèi)、故障定位，融合注意力機(jī)制，重點(diǎn)關(guān)注對(duì)故障診斷有影響的特征，提高故障診斷準(zhǔn)確率；最后經(jīng)過(guò)RTDS實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法故障診斷精度高、計(jì)算時(shí)間短，同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，故障分類(lèi)準(zhǔn)確率分別提升8.53%、9.62%、11.45%，故障定位準(zhǔn)確率分別提升7.47%、10.61%、10.85%，驗(yàn)證所提方法的有效性與先進(jìn)性。（剩余17804字）