基于深度置信网络的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略

汪光远; 杨德先; 林湘宁; 李正天; 童宁

doi:10.7500/AEPS20201113008

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基于深度置信网络的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度置信网络的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略
- High-sensitivity Fault Identification Strategy for Flexible DC Distribution Network Based on Deep Belief Networks
- 电力系统自动化 2021年45卷第17期页码：180-188
- 作者机构：
  
  强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学），湖北省武汉市 430074
- 作者简介：
  
  汪光远(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统保护与控制。E-mail：770964197@qq.com
  杨德先(1963—)，男，教授，主要研究方向：电力系统保护与控制、动态模拟技术等。E-mail：ydx@hust.edu.cn
  林湘宁(1970—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护、新型发电技术和新型电网技术等。E-mail：xiangning.lin@hust.edu.cn
  童宁(1988—)，男，通信作者，讲师,博士后，主要研究方向：继电保护及直流输电技术。E-mail：tongning@hust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904100);国家电网公司科技项目(SGHB0000KXJS1800685)
- DOI：10.7500/AEPS20201113008
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-11-13，
  
  修回日期：2021-02-01，
  
  网络出版日期：2021-04-09，
  
  纸质出版日期：2021-09-10
- 稿件说明：
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汪光远,杨德先,林湘宁等.基于深度置信网络的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略[J].电力系统自动化,2021,45(17):180-188.

WANG Guangyuan,YANG Dexian,LIN Xiangning,et al.High-sensitivity Fault Identification Strategy for Flexible DC Distribution Network Based on Deep Belief Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(17):180-188.
汪光远,杨德先,林湘宁等.基于深度置信网络的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略[J].电力系统自动化,2021,45(17):180-188. DOI： 10.7500/AEPS20201113008.

WANG Guangyuan,YANG Dexian,LIN Xiangning,et al.High-sensitivity Fault Identification Strategy for Flexible DC Distribution Network Based on Deep Belief Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(17):180-188. DOI： 10.7500/AEPS20201113008.

摘要

针对柔性直流配电网现有保护手段应对高阻接地故障灵敏性较差的问题，提出一种基于深度置信网络（DBN）的柔性直流配电网高灵敏故障辨识策略。该策略利用DBN的特征提取能力对正负极暂态电压时域波形数据进行特征提取，以进行故障辨识。利用仿真采集样本数据对DBN进行训练，获取模型最优参数，形成适用于直流配电网故障辨识的DBN模型。基于PSCAD/EMTDC仿真平台对模型性能进行测试。测试结果表明，所提辨识策略对于高阻接地故障具有较好的灵敏性，并且具有较强的泛化能力。

Abstract

Aiming at the problem that the existing protection methods for flexible DC distribution network are not sensitive to high-resistance grounding faults

a high-sensitivity fault identification strategy based on deep belief networks (DBNs) is proposed. The strategy uses the feature extraction ability of DBN to extract the features of positive and negative transient voltage waveform data in time domain for fault identification. The simulation sample data is used to train the DBN

and the optimal parameters of the model are obtained to form a DBN model suitable for DC distribution network fault identification. The performance of the model is tested based on PSCAD/EMTDC simulation platform. The test results show that the proposed identification strategy has good sensitivity and generalization ability for high-resistance grounding faults.

关键词

Keywords

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