基于图半监督与多任务学习的配电网故障区段与类型统一辨识OA北大核心CSTPCD
Unified identification of fault section and type for distribution networks based on graph semi-supervised and multi-task learning
为解决深度学习类配电网故障辨识方法在量测不足和标记率低时准确率不高的问题,提出了基于图半监督与多任务学习的故障区段与类型统一辨识方法.首先,设计了故障区段与类型统一辨识的图神经网络架构,在图嵌入层中融入网络拓扑和线路参数信息,以充分挖掘不同位置、类型的故障特征.其次,采用多任务注意力网络构建了故障区段定位和类型辨识两个任务,以提取故障的多重信息,实现不同任务间知识转移.再次,将图嵌入特征与无标签样本的编码压缩特征进行融合,得到新的多任务共享特征,…查看全部>>
There is an issue of low accuracy in deep learning-based fault identification methods for power distribution networks in conditions of insufficient measurements and low labeling rates.Thus a unified identification method of fault section and type is proposed based on graph semi-supervised and multi-task learning.First,a neural network architecture is designed for unified identification of fault section and type.This architecture integrates network topology a…查看全部>>
梁栋;赵月梓;贺国润;陈海文
河北工业大学创新研究院,河北 石家庄 050222||省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300401河北工业大学创新研究院,河北 石家庄 050222||省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300401河北工业大学创新研究院,河北 石家庄 050222||省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300401河北工业大学创新研究院,河北 石家庄 050222||省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300401
半监督学习多任务学习图神经网络故障辨识配电网
semi-supervised learningmulti-task learninggraph neural networkfault identificationdistribution network
《电力系统保护与控制》 2024 (12)
25-32,8
This work is supported by the Natural Science Foundation of Hebei Province(No.E2021202053). 河北省自然科学基金项目资助(E2021202053)天津市自然科学基金项目资助(22JCQNJC00160)河北工业大学创新研究院石家庄市科技合作专项基金项目资助(SJZZXB23006)
评论