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基于深度学习的输电线路广域后备保护方法

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摘要摘要：系统在突加负载或功率波动等压力条件下，距离继电器容易误判系统发生故障而误动。文中提出了一种基于深度学习的广域后备保护方法，通过建立状态评估和故障识别两种深度神经网络来进行保护决策。以相量测量单元（ＰＭＵ）数据为输入，训练深度神经网络以进行决策逻辑的开发。系统在正常情况下，距离继电器会按常规工作，但在压力条件下，需进行故障识别，识别为故障情况距离继电器才动作。在９节点系统上对所提出的方法进行了测试，并与传统方案进行了比较。测试结果表明，该方法可显著减少距离继电器的误动，具有更高的保护效率。

DOI g4qkl50r48/5780200

作者商志飞

机构地区国网青海省电力公司电力科学研究院邮编810000

出处《中国科技信息》 2021年16期

关键词深度学习，输电线路，保护方法

分类 [][]

出版日期 2022年03月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技信息

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深度学习，输电线路，保护方法

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