资料介绍
配电网拓扑结构复杂、分支众多、潮流分布不平衡,且存在通信网络覆盖不完善问题,给精确故障诊断带来很大难度。首先,基于5G承载网络的分布式配电网故障诊断系统,提出了网络时延和丢包模型,测试了实际网络时延。其次,提出了基于经验小波变换( empirical wavelet transform,EWT)和卷积神经网络( convolutional neural network,CN)的故障诊断方法,对网络传输后的录波电气量进行经验小波变换,得到不同频域分量。最后,对各分量枃建卷积神经网络模型,形成EWT·CNN配电网故障诊断方法,给出故障判断报告。实验结果表明,所提岀的5G承载网络下的 EWT-CNN配电网故障诊断方法可有效诊断出配电网故障点,且具有很好的泛化能力。
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