基于卷积神经网络的配电网故障检测方法

本发明提供了一种基于卷积神经网络的配电网故障检测方法，在故障类型、故障相位和故障位置三个问题上提供技术支持，包括如下步骤：S1，采集配电网故障数据集；S2，利用简化的希尔伯特‑黄变换对电流序列数据进行数据预处理；S3，初始化本专利设计的卷积神经网络；S4，利用预处理后数据对卷积神经网络进行训练；S5，利用测试集对故障检测方法进行测试。本发明利用卷积神经网络和简化后的希尔伯特‑黄变换，能够对配电网故障类型、相位和位置进行准确的判断，同时相较于利用循环神经网络进行故障判断的方法，速度得到极大提升。
上海交通大学
贺光辉 | 张硕 | 蒋剑飞 | 绳伟光 | 景乃锋 | 金晶