电网技术

2019, v.43;No.433(12) 4306-4314

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基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法
Fault Diagnosis and Positioning for Communication Network in Intelligent Substation Based on Deep Learning

孙宇嫣;蔡泽祥;郭采珊;马国龙;戴观权;

摘要(Abstract):

为提高智能变电站通信网络运维效率,提出了基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法。从通信网络故障状态的冗余监测出发,分析基于不同监测节点的故障特征信息,提出了通信网络故障特征信息表征方式。基于涌现原理,根据通信网络物理连接、逻辑连接及报文订阅关系实现故障样本的自动生成,并结合深度学习理论中训练规则,建立基于深度置信网络的通信网络故障诊断模型,基于此给出实时故障分析处理流程。以典型110kV智能变电站过程层网络为例进行验证,仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性和精确性,且在部分信息不可信时仍能得到准确诊断结果,容错性能较好。

关键词(KeyWords): 智能变电站;通信网络;故障诊断与定位;深度学习

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(51577073)~~

作者(Author): 孙宇嫣;蔡泽祥;郭采珊;马国龙;戴观权;

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参考文献(References):

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