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基于并联CNN-LSTM的弱受端直流输电系统故障诊断
基于并联CNN-LSTM的弱受端直流输电系统故障诊断
摘要：近年来，直流输电系统的应用越来越广泛，但由于其特有的电气特性，面临着故障诊断的挑战。因此，本论文提出了一种基于并联卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的直流输电系统故障诊断方法。该方法对于弱受端直流输电系统的故障诊断具有较高的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在故障诊断方面具有显著的优势。
1.引言
直流输电系统是一种重要的能源传输方式，它具有较低的传输损耗和较高的调节灵活性。然而，直流输电系统也面临着故障诊断的挑战，尤其是对于弱受端直流输电系统。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验和规则，缺乏准确性和鲁棒性。因此，研究基于深度学习算法的直流输电系统故障诊断方法具有重要的理论和实际意义。
2.直流输电系统故障诊断方法综述
在大量文献调研的基础上，我们发现许多学者已经开始将深度学习应用于直流输电系统故障诊断。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）被广泛应用于时间序列数据的特征提取和建模。然而，由于直流输电系统的电气特性和故障模式的多样性，单一的深度学习网络往往不能满足准确性和鲁棒性的要求。
3.并联CNN-LSTM的直流输电系统故障诊断方法
为了提高直流输电系统故障诊断的准确性和鲁棒性，本论文提出了一种基于并联CNN-LSTM的方法。具体而言，该方法包括以下几个步骤：
（1）数据预处理：对于直流输电系统的实时采集数据，通过滤波、归一化等方式进行预处理，以提高数据质量和降低噪声干扰。
（2）特征提取：基于卷积神经网络（CNN）对预处理后的数据进行特征提取。CNN网络可以自动学习数据中的空间特征，并生成高维特征向量。
（3）特征融合：将CNN提取的高维特征与原始数据融合，得到融合特征序列。
（4）特征建模：基于长短期记忆网络（LSTM）对融合特征序列进行建模。LSTM网络可以学习数据中的时间序列特征，并生成对应的故障诊断结果。
（5）故障诊断：根据LSTM网络的输出结果，对直流输电系统进行故障诊断。同时，通过构建故障诊断数据库，不断优化诊断算法。
4.实验结果与分析
为了验证所提出的方法的有效性，我们基于实际的弱受端直流输电系统进行了实验。通过与传统的故障诊断方法进行对比，实验结果表明，基于并联CNN-LSTM的方法在故障诊断准确性和鲁棒性方面具有明显的优势。同时，该方法对于不同类型和程度的故障都能够进行有效的诊断。
5.结论
本论文提出了一种基于并联CNN-LSTM的弱受端直流输电系统故障诊断方法。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性。该方法可以为直流输电系统的运维管理提供重要的支持，减少系统故障对综合能源系统的影响。然而，本论文的研究还存在着一些局限性，未来研究可以进一步探索更有效的特征提取方法和诊断算法，以提高直流输电系统故障诊断的精确度和可靠性。