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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于原始电流故障特征图像的故障检测方法及系统，涉及故障检测技术领域。包括构建谐振接地系统仿真模型，通过修改配电系统仿真模型中的故障条件，仿真后得到不同类型的接地故障；采集仿真后得到的接地故障的原始电流数据，并对原始电流数据进行预处理，将截取的电流数据分段拼接成二维灰度图像；构建基于卷积神经网络的故障检测模型，使用拼接的二维灰度图像作为基于卷积神经网络的故障检测模型的输入；训练基于卷积神经网络的故障检测模型，评估基于卷积神经网络的故障检测模型，对接地故障进行检测。本发明省略了信号处理的过程，提升了效率，减少了故障特征的损失，为CNN的图像识别提供了更简明直接的输入。
主权项：1.一种基于原始电流故障特征图像的故障检测方法，其特征在于：包括，构建谐振接地系统仿真模型，通过修改配电系统仿真模型中的故障条件，仿真后得到不同类型的接地故障；采集仿真后得到的接地故障的原始电流数据，并对原始电流数据进行预处理，截取故障前后的电流数据，将截取的电流数据分段拼接成二维灰度图像；构建基于卷积神经网络的故障检测模型，使用拼接的二维灰度图像作为基于卷积神经网络的故障检测模型的输入；训练基于卷积神经网络的故障检测模型，评估基于卷积神经网络的故障检测模型，将评估后的基于卷积神经网络的故障检测模型部署在配电系统的监控和管理系统中，对接地故障进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 一种基于原始电流故障特征图像的故障检测方法及系统
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