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    一種基于SA-BP神經網絡的電力系統故障檢測方法、裝置及設備制造方法及圖紙

    技術編號:44003309 閱讀:4 留言:0更新日期:2025-01-10 20:19
    本說明書實施例公開了一種基于SA?BP神經網絡的電力系統故障檢測方法、裝置及設備,涉及電力系統故障檢測技術領域。該方案可以包括:獲取當出現電力故障時保存的電力系統數據;所述電力系統數據為IEEE?39系統保存的;將所述電力系統數據輸入基于BP神經網絡的故障線路檢測模型,得到電力故障所在的故障線路數據;確定與所述故障線路數據對應的基于SA?BP神經網絡的故障位置檢測模型;所述基于SA?BP神經網絡的故障位置檢測模型的訓練樣本為若干個由故障線路數據和故障位置數據組成的電力故障數據;將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型,得到電力故障的故障位置數據,能夠高效、準確地檢測電力系統故障。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及電力系統故障檢測,尤其涉及一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測方法、裝置及設備。


    技術介紹

    1、電力系統具有復雜的系統結構、多變的外部環境和潛在的故障風險,故障可能導致電網運行異常、停電事故和安全隱患。

    2、目前,采用的是人工逐步切除部分線路以確定故障范圍和故障點的傳統故障診斷方法,但是傳統的故障診斷方法故障檢測效率較低。

    3、因此,如何高效、準確地檢測電力系統故障成為了亟待解決的技術問題。


    技術實現思路

    1、本說明書實施例提供一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測方法,以解決現有技術中電力系統故障檢測效率低的問題。

    2、為解決上述技術問題,本說明書實施例是這樣實現的:

    3、第一方面,本說明書實施例提供的一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測方法,包括:

    4、獲取當出現電力故障時保存的電力系統數據;所述電力系統數據為ieee-39系統保存的;

    5、將所述電力系統數據輸入基于bp神經網絡的故障線路檢測模型,得到電力故障所在的故障線路數據;

    6、確定與所述故障線路數據對應的基于sa-bp神經網絡的故障位置檢測模型;所述基于sa-bp神經網絡的故障位置檢測模型的訓練樣本為若干個由故障線路數據和故障位置數據組成的電力故障數據;

    7、將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型,得到電力故障的故障位置數據。

    8、第二方面,本說明書實施例提供的一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測裝置,包括:

    9、獲取模塊,用于獲取當出現電力故障時保存的電力系統數據;所述電力系統數據為ieee-39系統保存的;

    10、故障線路確定模塊,用于將所述電力系統數據輸入基于bp神經網絡的故障線路檢測模型,得到電力故障所在的故障線路數據;

    11、故障位置檢測模型確定模塊,用于確定與所述故障線路數據對應的基于sa-bp神經網絡的故障位置檢測模型;所述基于sa-bp神經網絡的故障位置檢測模型的訓練樣本為若干個由故障線路數據和故障位置數據組成的電力故障數據;

    12、故障位置確定模塊,用于將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型,得到電力故障的故障位置數據。

    13、第三方面,本說明書實施例提供的一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序,所述處理器執行所述計算機程序以實現方案一中的基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測方法。

    14、本說明書一個實施例能夠達到以下有益效果:通過將當出現電力故障時保存的電力系統數據輸入基于bp神經網絡的故障線路檢測模型,得到故障線路數據,選取與故障線路數據對應的基于sa-bp神經網絡的故障位置檢測模型,得到故障位置數據,從而高效、準確地檢測電力系統故障。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種基于SA-BP神經網絡的電力系統故障檢測方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入基于BP神經網絡的故障線路檢測模型之前,所述方法包括:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述電力故障數據包括若干個由正序電壓數據和正序角度數據構成的節點數據,所述對所述電力故障數據進行第一預處理,得到第一目標電力故障數據,具體包括:

    4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型之前,所述方法包括:

    5.一種基于SA-BP神經網絡的電力系統故障檢測裝置,其特征在于,包括:

    6.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入基于BP神經網絡的故障線路檢測模型之前,包括:

    7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述電力故障數據包括若干個由正序電壓數據和正序角度數據構成的節點數據,所述對所述電力故障數據進行第一預處理,得到第一目標電力故障數據,具體包括:

    8.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型之前,包括:

    9.一種基于SA-BP神經網絡的電力系統故障檢測設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序,其特征在于:所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求1至4中任一項所述方法的步驟。

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入基于bp神經網絡的故障線路檢測模型之前,所述方法包括:

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述電力故障數據包括若干個由正序電壓數據和正序角度數據構成的節點數據,所述對所述電力故障數據進行第一預處理,得到第一目標電力故障數據,具體包括:

    4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述電力系統數據輸入到所述故障位置檢測模型之前,所述方法包括:

    5.一種基于sa-bp神經網絡的電力系統故障檢測裝置,其特征在于,包括:

    ...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:趙麗萍,許超,李永剛張書偉,薛瑞鵬,張志軍,吳亞偉,閆利欽,吳小樂,
    申請(專利權)人:國網冀北電力有限公司張家口供電公司
    類型:發明
    國別省市:

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