基于小波的深度神经网络的微电网智能故障检测方案

故障检测在微电网控制和运行中至关重要，因为它使系统能够进行快速的故障隔离和恢复。在微电网中采用变频器连接的分布式发电，使得传统的故障检测方案因其对重大故障电流的依赖而不合适。在本文中，我们设计了一个基于小波变换和深度神经网络的微电网智能故障检测方案。该方案旨在为微电网保护和服务恢复提供快速的故障类型、相位和位置信息。在该方案中，由保护继电器采样的支路电流测量值通过离散小波变换进行预处理以提取统计特征。然后将所有可用数据输入深度神经网络，以开发故障信息。与以前的工作相比，提出的方案可以提供明显更好的故障类型分类精度。此外，该方案还可以检测出故障的位置，这是以前的工作中所没有的。为了评估所提出的故障检测方案的性能，我们对CERTS微电网和IEEE 34总线系统进行了综合评估研究。仿真结果证明了所提方案在检测精度、计算时间和对测量不确定性的鲁棒性方面的功效。

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