基于图卷积神经网络的输电线路故障缺陷状态诊断OACSTPCD
为了解决输电线路故障发生较多、告警系统误报率较高且依赖运维人员分析等问题,提出基于图卷积神经网络的输电线路故障缺陷诊断方法。根据历史输电线路缺陷数据评价得到输电线路缺陷状态;利用k-means算法进行数据离散化处理,提取输电线路缺陷特征,构建特征向量;使用马氏距离来表示各个向量之间的相似度,构建图结构;利用图卷积神经网络实现输电线路故障缺陷类别分类,准确识别输电线路故障缺陷状态。实验结果表明,本文提出的方法做出的诊断结果更加精确,综合诊断效果最好。
孟亚宏;余翰知;
国网江苏省电力有限公司滨海县供电分公司,江苏,盐城224500
动力与电气工程
图卷积神经网络输电线路故障诊断图结构
《微型电脑应用》 2024 (007)
P.222-225 / 4
评论