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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于EWT和卷積神經網絡的5G配電網故障診斷方法

基于EWT和卷積神經網絡的5G配電網故障診斷方法

2021-04-16 | pdf | 3.23 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

配電網拓撲結構復雜、分支眾多、潮流分布不平衡,且存在通信網絡覆蓋不完善問題,給精確故障診斷帶來很大難度。首先,基于5G承載網絡的分布式配電網故障診斷系統,提岀了網絡時延和丟包模型,測試了實際網絡時延。其次,提出了基于經驗小波變換( empirical wavelet transform,EWT)和卷積神經網絡( convolutional neural network,CNN)的故障診斷方法,對網絡傳輸后的錄波電氣量進行經驗小波變換,得到不冋頻域分量。最后,對各分量構建卷積神經網絡模型,形成EW←CNN配電網故障診斷方法,給出故障判斷報告。實驗結果表眀,所提出的5G承載網絡下的EWT-CNN配電網故障診斷方法可有效診斷出配電網故障點,且具有很好的泛化能力。

基于EWT和卷積神經網絡的5G配電網故障診斷方法

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