一种基于CNN与FFT-ELM的输电线路故障识别与定位方法

《一种基于CNN与FFT-ELM的输电线路故障识别与定位方法》是一篇探讨电力系统中输电线路故障检测技术的学术论文。该论文结合了深度学习和传统机器学习算法，提出了一种新的故障识别与定位方法，旨在提高输电线路故障检测的准确性和效率。

在现代电力系统中，输电线路的稳定运行至关重要。然而，由于环境因素、设备老化以及人为操作等原因，输电线路经常发生各种类型的故障，如短路、接地等。这些故障不仅会影响电网的稳定性，还可能导致严重的经济损失和安全事故。因此，快速而准确地识别和定位故障是保障电网安全运行的关键。

传统的输电线路故障检测方法主要依赖于继电保护装置和基于阈值的判断策略。这些方法虽然在一定程度上能够实现故障的初步识别，但在面对复杂多变的故障类型和噪声干扰时，往往存在响应慢、误判率高以及适应性差等问题。因此，亟需一种更加智能和高效的故障检测方法。

本文提出的基于卷积神经网络（CNN）与快速傅里叶变换-极限学习机（FFT-ELM）的输电线路故障识别与定位方法，正是为了解决上述问题而设计的。该方法首先利用FFT对输电线路的电压和电流信号进行频域分析，提取出故障特征信息；然后将这些特征输入到CNN模型中进行自动特征提取和分类处理；最后，通过ELM算法对故障位置进行精确定位。

CNN作为一种深度学习模型，具有强大的非线性映射能力和特征自学习能力，能够有效地从原始数据中提取出关键特征。在本文中，CNN被用于对经过FFT处理后的信号进行特征提取，从而实现对不同故障类型的识别。相比传统的手工特征提取方法，CNN可以减少人工干预，提高特征提取的自动化程度。

FFT-ELM是一种结合了快速傅里叶变换和极限学习机的混合算法。FFT用于将时间域信号转换为频域信号，以更好地捕捉故障的频率特性；而ELM则以其快速的学习速度和良好的泛化能力，被用于故障位置的预测。这种方法能够在保证精度的同时，显著提升计算效率。

实验部分采用了多种实际输电线路的数据集进行测试，包括不同类型的故障样本和正常运行状态下的数据。结果表明，该方法在故障识别准确率、定位精度以及计算效率等方面均优于传统方法。尤其是在面对噪声干扰和复杂故障场景时，该方法表现出更强的鲁棒性和适应性。

此外，该论文还讨论了方法的可扩展性和应用前景。由于CNN和ELM均为通用性强的算法，该方法不仅可以应用于输电线路的故障检测，还可以推广至其他电力设备或系统的状态监测与故障诊断中。这为未来智能电网的发展提供了重要的技术支持。

综上所述，《一种基于CNN与FFT-ELM的输电线路故障识别与定位方法》是一篇具有较高理论价值和实际应用意义的论文。它通过融合深度学习与传统机器学习算法，提出了一种高效、准确的输电线路故障检测方法，为电力系统的安全运行提供了新的思路和技术支持。