基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断

《基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断》是一篇关于电力系统故障诊断技术的研究论文，全文共36页。该研究针对多端直流输电系统中线路故障检测的问题，提出了一种基于并联卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法。随着现代电网规模的不断扩大，多端直流输电系统因其高效、稳定等优点被广泛应用，但其运行过程中可能受到多种因素影响，导致线路发生故障，影响整个系统的安全性和稳定性。

传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验或简单的数学模型，难以适应复杂多变的运行环境和多样化的故障类型。本文引入深度学习技术，特别是卷积神经网络，以提高故障识别的准确性和效率。并联卷积神经网络的设计使得模型能够同时处理多个输入特征，增强了对多端直流输电线路中各种故障模式的识别能力。

研究中通过仿真数据和实际运行数据对所提出的模型进行了验证，结果表明，该方法在故障分类、定位和识别方面均表现出良好的性能。与传统方法相比，并联卷积神经网络能够更快速地响应故障信号，减少误判率，提升系统的可靠性和安全性。

此外，本文还探讨了并联结构在处理多源数据时的优势，以及如何优化网络参数以适应不同工况下的故障诊断需求。研究不仅为多端直流输电系统的故障诊断提供了新的思路，也为智能电网的发展提供了理论支持和技术参考。