论文摘要
串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析了激活函数特性对串联故障电弧检测效果的影响。把实验采集的三类负载分别在正常和发生串联故障电弧状态下的共7 200组电流数据制作成训练集和测试集,并分别对使用四种激活函数的AlexNet网络进行训练和测试。实验结果显示,ELU激活的网络最高检测正确率为95.5%;而绝对值激活的网络效果最好,其平均检测正确率最高为97.25%,最低为93%,比ReLU激活的AlexNet网络最高88.75%的平均准确率高出最少4.25个百分点;而使用Sigmoid函数的网络不收敛。分析结果表明线性的激活数据特征有助于提高网络的检测准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余琼芳,黄高路,杨艺
关键词: 串联故障电弧,深度学习,卷积神经网络,激活函数,绝对值函数,指数线性单元,修正线性单元
来源: 计算机应用 2019年S1期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 河南理工大学电气工程与自动化学院,大连理工大学北京研究院博士后科研工作站
基金: 国家自然科学基金资助项目(61601172)
分类号: TP183;TM507
页码: 54-59
总页数: 6
文件大小: 610K
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标签：串联故障电弧论文; 深度学习论文; 卷积神经网络论文; 激活函数论文; 绝对值函数论文; 指数线性单元论文; 修正线性单元论文;