基于ReLU函数的深度信念网络算法10 kV开关柜故障诊断研究  

作　　者：裴琳琦 

机构地区：[1]国网山西省电力公司万荣县供电公司

出　　处：《消费电子》2025年第1期34-36,共3页Consumer Electronics Magazine

摘　　要：本研究探讨了基于ReLU-DBN网络的10 kV开关柜故障诊断模型,通过对不同类型传感器的实时信号采集和特征参量提取,构建了诊断网络。针对输入数据的归一化处理,提高了模型的学习效率和准确性。实验结果表明,ReLUDBN网络在不同样本集规模下均表现出优异的诊断性能,特别是在特征信息较为丰富的情况下,诊断准确率高达93.5%。相比于LSSVM和CNN模型,ReLU-DBN网络能有效提取深层次的抽象特征,展现出较好的容错能力,为开关柜状态识别提供了一种有效的解决方案。

关 键 词：ReLU-DBN 故障诊断 特征提取 开关柜 神经网络 

分 类 号：TM5[电气工程—电器]