基于卷积神经网络的交直流输电系统故障诊断

《基于卷积神经网络的交直流输电系统故障诊断》是一篇关于电力系统故障诊断技术的研究性论文，全文共36页。该论文主要探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）这一深度学习方法对交直流输电系统中的故障进行准确识别与分类。随着现代电网规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的故障诊断方法在处理高维数据和非线性问题时逐渐显现出局限性，因此引入人工智能技术成为提升诊断效率和准确性的关键方向。

论文首先介绍了交直流输电系统的运行原理及其在实际应用中的重要性，随后分析了现有故障诊断方法的优缺点，指出了传统方法在面对复杂工况和多类型故障时的不足。接着，文章详细阐述了卷积神经网络的基本结构及其在图像识别和信号处理领域的应用优势，并结合电力系统的特点，提出了适用于输电系统故障诊断的CNN模型设计思路。

通过构建合理的数据集并进行特征提取与预处理，论文验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，基于卷积神经网络的故障诊断方法在识别速度、准确率以及抗干扰能力方面均优于传统方法，能够有效提升电力系统故障检测的智能化水平。此外，论文还讨论了模型优化策略，如参数调整、正则化方法等，以进一步提高模型的泛化能力和稳定性。

总之，《基于卷积神经网络的交直流输电系统故障诊断》为电力系统智能化运维提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际应用意义。