一种基于深度学习的配网接地故障分析方法

    公开(公告)号:CN109324266A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811393217.8

    申请日:2018-11-21

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的配网接地故障类型辨识装置和方法,利用深度学习技术,实现对故障录波数据进行语义挖掘,并利用增量学习、深度增强学习技术,构建具备自学习能力的故障辨识模型,实现对配网接地故障类型的自动辨识,突破了传统接地故障分析仅进行选线定位的限制,提供更加丰富的故障处理决策信息;利用基于暂态零序电流相似性原理的定位方法,较之传统的经验分析事故处理方法,具有更高的准确性和更广泛的适应性;综合故障类型和故障定位结果,决策依据有理可依,应对措施更有针对性,能更加合理的安排事故处理计划。

    一种基于深度学习的配网接地故障分析方法

    公开(公告)号:CN109324266B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201811393217.8

    申请日:2018-11-21

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的配网接地故障类型辨识装置和方法,利用深度学习技术,实现对故障录波数据进行语义挖掘,并利用增量学习、深度增强学习技术,构建具备自学习能力的故障辨识模型,实现对配网接地故障类型的自动辨识,突破了传统接地故障分析仅进行选线定位的限制,提供更加丰富的故障处理决策信息;利用基于暂态零序电流相似性原理的定位方法,较之传统的经验分析事故处理方法,具有更高的准确性和更广泛的适应性;综合故障类型和故障定位结果,决策依据有理可依,应对措施更有针对性,能更加合理的安排事故处理计划。

    一种电源快速切换装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109560604A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201910008341.6

    申请日:2019-01-04

    IPC分类号: H02J9/06

    摘要: 本发明公开了一种双电源快速切换装置,所述双电源快速切换装置包括第一进线单元和第二进线单元,所述第一进线单元一端与主电源连接,第二进线单元一端与备用电源连接;与所述第一进线单元另一端连接的第一隔离单元;与所述第二进线单元另一端连接的第二隔离单元;分别与第一隔离单元和第二隔离单元连接的切换单元,所述切换单元还与负载连接;所述第一隔离单元和第二隔离单元用于隔离内外电网电气;所述切换单元用于切换负载接入主电源或备用电源。本发明通过增加进线单元和隔离单元提供可靠保护机制。其中,隔离单元能够限制内部短路电流流向电网;进线单元提供完善的保护策略,配合切换互锁机制,可实现线路故障不出内网。