摘要
风电场架空输电线路可能穿越山区、丘陵、河流等不同地形。在山区,地形起伏大,可能导致信号传输受阻,增加了监测设备之间通信的难度。为此,提出风电场升压站架空输电线路故障区段实时监测方法。引入图神经网络对风电场升压站架空输电线路分区划定。基于卷积神经网络提取架空输电线路故障区段行波信号。基于此,利用长短期记忆网络(LSTM)算法来实现故障区段实时监测。利用遗忘门识别和排除与架空输电线路故障区段定位无关的信息,输入当前时间中的行波信息,更新状态单元行波信息。通过输出门的sigmoid层得到故障区段实时监测结果。实验结果显示:研究方法能够对架空输电线路故障完成分区划分,且提取的故障行波结果符合实际情况,故障区段实时监测精度非常高。
出处
《电气技术与经济》
2026年第2期339-343,共5页
Electrical Equipment and Economy
