← 返回列表

一种配电网单相接地故障类别概率预测方法

申请号: CN202311354789.6
申请人: 国网四川省电力公司电力科学研究院
申请日期: 2023/10/17

摘要文本

本发明涉及配电网故障检测及保护技术领域,公开了一种配电网单相接地故障类别概率预测方法,包括:S1、依据主流方法,构造反映接地故障的若干故障特征,形成故障特征集合X;S2、结合多层感知机方式,构建故障特征与多类故障类别之间映射关系的单相接地故障类别辨识学习模型,并在所述单相接地故障类别辨识学习模型的输出层引入多类的激活函数,并对通过所述激活函数得到的输出层的结果进行概率性转换;S3、引入交叉熵方式对所述单相接地故障类别辨识学习模型进行反向的权重及偏差修正,使修正后的所述单相接地故障类别辨识学习模型能依据所述故障特征预测出故障类别的概率。本发明可以对接地故障进行最大可能性的概率性辨识。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种配电网单相接地故障类别概率预测方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311354789.6
申请日 2023/10/17
公告号 CN117347788A
公开日 2024/1/5
IPC主分类号 G01R31/08
权利人 国网四川省电力公司电力科学研究院
发明人 苏学能; 张华; 龙呈; 张剑; 魏洪; 郑宇翔; 于太浩; 井实; 高艺文; 李世龙; 滕云龙; 李小鹏; 吴杰; 丁宣文; 陈玉敏; 曾雪洋; 张纯; 杨勇波
地址 四川省成都市高新区锦晖西二街16号

专利主权项内容

1.一种配电网单相接地故障类别概率预测方法,其特征在于,包括:S1、依据主流方法,构造反映接地故障的若干故障特征,形成故障特征集合X;S2、结合多层感知机方式,构建故障特征与多类故障类别之间映射关系的单相接地故障类别辨识学习模型,并在所述单相接地故障类别辨识学习模型的输出层引入多类的激活函数,并对通过所述激活函数得到的输出层的结果进行概率性转换,使所述单相接地故障类别辨识学习模型适应多类别接地故障的有效区分及干扰下的接地故障概率化分类;S3、引入交叉熵方式对所述单相接地故障类别辨识学习模型进行反向的权重及偏差修正,使修正后的所述单相接地故障类别辨识学习模型能依据所述故障特征预测出故障类别的概率。