文件名称:
基于深度-迁移学习的输电线路故障选相模型及其可迁移性研究
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：为提高输电线路故障诊断模型的可迁移性，根据迁移学习理论将输电线路分为源线路和目标线路，提出一种基于深度-迁移学习的输电线路故障类型识别方法。通过组合不同故障条件，生成输电线路故障期间的时序数据，并通过对数据的预处理，得到面向卷积神经网络的输入数据样本；利用源域数据对初始卷积神经网络进行预训练，获取适用于源线路故障类型识别的预训练模型；采用最大均值差异法对源线路和目标线路进行相似性检验，筛选出待迁移的源域预训练模型；利用目标域数据对预训练模型进行微调迁移训练，获取最终的目标域故障诊断模型。仿真结果表明，利用源域数据量5 %的目标域数据对预训练模型进行微调迁移训练，得到的目标域模型对目标线路故障诊断的准确率达99 %以上。
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