基于深度学习的站用交直流电源系统故障诊断方法

摘要

针对故障诊断过程受到离散数据影响,站用交直流电源系统故障诊断结果误差较大的问题,提出了基于深度学习的站用交直流电源系统故障诊断方法。基于深度学习故障诊断原理,确定输出变量,构建假设检验模型,分析跳闸回路直流系统接地情况,获取正接地和负接地引起的误动作,确定直流回路接地故障。建立对数似然概率比统计量,分析直流、交流串接所引起的故障特征,进而确定站用交直流电源系统故障。实验结果表明,该方法单条馈线接地故障电压驻波比与实际值误差为0.01,母线单极接地故障驻波比与实际值误差为0.005,具有精准的诊断结果。