一种基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法及系统与流程
技术特征:
1.一种基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,馈线的特征矩阵包括:
3.如权利要求2所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,对所述馈线的特征矩阵进行像素规范化包括:
4.如权利要求3所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,利用热金属编码对所述灰度图像进行色彩增强包括:
5.如权利要求4所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,将所述故障图像输入卷积神经网络模型进行图像识别包括:
6.如权利要求1或5所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,resnet18模型包括:
7.如权利要求6所述基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,其特征在于,根据所述故障图像标签进行第二判断包括:
8.一种基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法的系统,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括:
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1~7中任一所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种基于集中式馈线自动化的单相接地故障识别方法,包括:获取故障电量信号,根据断路器的分闸情况进行第一判断,若判断为永久性故障,则对所述故障电量信号进行小波包分解,得到每一电量信号的特征频带,对所述特征频带进行排序,得到节点的特征矩阵,对节点的特征矩阵进行排序,得到馈线的特征矩阵;对所述馈线的特征矩阵进行像素规范化,得到灰度图像,利用热金属编码对所述灰度图像进行色彩增强,得到彩色的故障图像;将所述故障图像输入卷积神经网络模型进行图像识别,得到故障图像标签,根据所述故障图像标签进行第二判断,得到故障类型和故障相,能够准确识别单相接地故障。
技术研发人员:俞小勇,李克文,陈绍南,欧世锋,廖鹉嘉,周宏瑞,陈千懿,张龙飞,秦丽文,覃宗涛,颜丽娟
受保护的技术使用者:广西电网有限责任公司电力科学研究院
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 :
【 39999291 】
技术研发人员:俞小勇,李克文,陈绍南,欧世锋,廖鹉嘉,周宏瑞,陈千懿,张龙飞,秦丽文,覃宗涛,颜丽娟
技术所有人:广西电网有限责任公司电力科学研究院
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:俞小勇,李克文,陈绍南,欧世锋,廖鹉嘉,周宏瑞,陈千懿,张龙飞,秦丽文,覃宗涛,颜丽娟
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