基于自编码神经网络的电网故障预测算法
严宇平
萧展辉
广东电网有限责任公司 数字化部,广州510000
摘要：针对电力设备因素、人为因素与气象因素导致的电网故障问题,提出了一种基于自编码神经网络的电网故障预测算法.利用电网运维数据与气象数据来预训练自编码网络,以提取其特征及不同数据间的关联关系.基于多级别特征融合和预测网络来构建各影响因素与电网故障间的映射,根据当前电网环境得到电网故障类型,并使用稀疏正则项来增强网络的鲁棒性.仿真与算例分析结果表明,所提出的算法能够提取出丰富的气象特征,并准确预判电网在给定条件下是否会发生故障及发生故障的概率.
关键词：电网故障预测自编码网络多尺度特征气象数据处理去噪特征融合
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFB0903504)
论文发表日期：2023-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1-5 )
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