基于自编码神经网络的低压台区线损异常快速识别方法  

作　　者：陈亮 

机构地区：[1]国网山东省电力公司莘县供电公司

出　　处：《电器工业》2024年第12期60-63,67,共5页CHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRY

摘　　要：针对现行方法在低压台区线损异常识别中应用存在误识、漏识的问题,提出基于自编码神经网络的低压台区线损异常快速识别方法。基于电流平均值与电阻值两个物理量采集低压台区线损数据,采用中位数插补法对缺失数据处理,并对其消除冗余、归一化,利用自编码神经网络对低压台区线损数据训练学习,提取线损异常特征,识别线损异常,实现基于自编码神经网络的低压台区线损异常识别。经实验证明,设计方法误识率、漏识率均不超过1%,可以实现对低压台区线损异常精准快速识别。

关 键 词：自编码神经网络 低压台区 线损 异常 快速识别 中位数插补法 

分 类 号：TM73[电气工程—电力系统及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]