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基于深度学习的电力继电保护故障检测技术被引量：3

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摘要本文提出一种基于深度学习的电力继电保护故障检测新技术,以提高检测精度与效率。采用深度学习模型,如CNN和CAN,对电力系统故障数据进行特征提取与分类。实验结果显示,CNN模型识别准确率达到98.5%,结合注意力机制的CAN模型可将识别准确率进一步提升至99.2%,且故障定位误差显著减小。结果表明,该技术在智能电网故障检测中具有显著优势。

作者魏飞飞

机构地区青岛电气工程安装有限公司送变电分公司

出处《电气技术与经济》 2025年第5期103-105,共3页 Electrical Equipment and Economy

关键词深度学习继电保护故障检测

分类号 TM77 [电气工程—电力系统及自动化]

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