公开(公告)号：CN117665555A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311596383.9

申请日：2023-11-27

Applicant: 吉林电力股份有限公司 ,  长春吉电能源科技有限公司

Inventor： 李传波 ,  田晓光 ,  刘瓦 ,  崔立业 ,  李强 ,  赵晓明 ,  陈楠 ,  田宇 ,  张旭 ,  王金伟

IPC: G01R31/327 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N20/10 ,  H02H7/26 ,  G01R31/00

Abstract: 一种基于LSSVM‑LSTM的继电保护故障诊断方法，包括获取历史电网数据，用LSTM模型对数据进行训练，以及将新的电网数据输入到训练好的LSTM模型进行故障的预测的过程，在用LSTM模型对数据进行训练之前，先对获取历史电网数据进行预处理，借助LSSVM算法对历史电网数据进行补全数据缺失值后，再送入LSTM模型进行训练。本发明使用LSSVM对缺失数据进行填充，充分挖掘数据之间的联系，使训练数据集更加接近真实状态，提高了模型的准确性；使用深度循环神经网络LSTM进行故障预测模型的训练，与其他网络相对，对高维的，长时间序列进行更好的应用。极大提高模型的预测精确度，对新能源接入电网庞大数据出现数据缺失的问题得到极大改善，保证电力系统的稳定可靠运行。