基於小波的深度神經網路微電網智慧故障檢測方案

故障檢測在微電網控制和操作中至關重要，因為它使系統能夠執行快速的故障隔離和恢復。在微電網中採用逆變器介面的分散式發電使得傳統的故障檢測方案由於依賴於顯著的故障電流而變得不合適。本文設計了一種基於小波變換和深度神經網路的微電網智慧故障檢測方案。該方案旨在為微電網保護和業務恢復提供快速的故障類型、相位和位置資訊。在該方案中，通過離散小波變換對保護繼電器採樣的分支電流測量值進行預處理，以提取統計特徵。然後將所有可用數據輸入到深度神經網路中以開發故障資訊。與以往的工作相比，該方案能夠顯著提高故障類型分類精度。此外，該方案還可以檢測故障的位置，這些位置在以前的工作中不可用。為了評估所提出的故障檢測方案的性能，我們對CERTS微電網和IEEE 34總線系統進行了全面的評估研究。模擬結果驗證了所提方案在檢測精度、計算時間和對測量不確定度的魯棒性等方面的有效性。

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