基于格拉姆角場與ResNet的輸電線路故障辨識方法

摘要： 針對如何利用實際故障錄波數(shù)據(jù)，提取和放大故障特征差異，開展故障類型與故障原因辨識的問題，提出了基于格拉姆角場與遷移學習-ResNet的輸電線路故障辨識方法。首先，統(tǒng)計分析了輸電線路故障類型和故障原因的分布特征，用于指導構建適用于類不平衡問題的故障分類器。然后，利用格拉姆角場變換將采集得到的故障電壓、電流時序信號轉化為格拉姆角場圖像，放大故障特征差異，作為故障分類器的輸入。進一步... （共10頁）