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申请/专利权人：国网河南淅川县供电公司
摘要：本发明涉及一种基于变分模态分解variationalmodedecomposition，VMD‑卷积神经网络convolutionalneuralnetworks,CNN‑长短时记忆神经网络Long‑ShortTermMemory,LSTM的小电流接地系统单相接地故障选线方法。当小电流接地系统发生单相接地故障时，通过VMD对配电网发生故障后的线路暂态零序电流信号进行预处理；其次，构建基于CNN‑LSTM的故障选线模型，并根据预处理信号对模型进行训练，挖掘数据的故障特征，达到准确识别故障线路的目的。本发明能够在各种故障工况下准确识别故障线路，提升小电流接地系统的故障选线检测精度。
主权项：1.一种基于VMD-CNN-LSTM的小电流接地系统单相接地故障选线方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1搭建配电网单相接地故障模型，采集各条馈线的零序电流信号，采样频率为20Hz，分别截取故障后的2个周波的数据波作为待分析信号；2利用VMD对采集到的各个线路的零序电流信号进行分解，便按照从小到大的馈线顺序将各线路的数据特征拼接为向量；3构建CNN-LSTM故障选线模型，并将VMD处理的特征向量作为该模型的输入信号进行训练，实现故障特征向量的识别与分类；4利用测试集验证故障选线模型的准确率，达到精确识别故障线路的目的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网河南淅川县供电公司 一种基于VMD-CNN-LSTM的小电流接地系统单相接地故障选线方法
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