Fault Phase Identification Method Based on Convolutional Neural Network for Double Circuit Transmission Lines
编号:253 访问权限:仅限参会人 更新:2020-11-11 12:10:15 浏览:179次 张贴报告

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摘要
Model-driven distance protection cannot correctly identify the fault phases when it is applied to the DCTL (double circuit transmission lines on the same tower). This paper proposes a fault phase identification method based on CNN (convolutional neural network). The performance of the proposed method is verified by a larger number of fault data, and the results show that the proposed method can effectively identify the fault phases of the DCTL.
关键词
convolutional neural network; double circuit transmission lines on the same tower; distance protection; fault phase identification; fault data.
报告人
Yiqing Liu
School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China

稿件作者
Yiming Zhu School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China
Yiqing Liu School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China
Kai Wu School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China
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重要日期
  • 会议日期

    10月21日

    2019

    10月24日

    2019

  • 10月13日 2019

    摘要录用通知日期

  • 10月13日 2019

    初稿截稿日期

  • 10月14日 2019

    初稿录用通知日期

  • 10月24日 2019

    注册截止日期

  • 10月29日 2019

    终稿截稿日期

承办单位
Xi'an Jiaotong University
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