基于改进残差网络的输电线路雷击过电压识别研究

蒋懿波, 刘会家, 吴田

广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (04) : 74 -83.

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广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (04) : 74 -83. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022083101

基于改进残差网络的输电线路雷击过电压识别研究

    蒋懿波, 刘会家, 吴田
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摘要

为进一步提升高压输电线路在运行与维护过程中的过电压类型识别准确率,本文提出一种改进残差网络(residual network, ResNet)的输电线路雷击过电压识别方法。对传统ResNet-50网络的改进包含以下3个方面:首先,将7×7卷积核替换为3个3×3卷积核,以提高网络的特征提取能力;然后,将传统ResNet-50网络的ReLU激活函数替换为ReLU-Softplus激活函数,提高网络的收敛速度;接着,调整ResNet-50网络结构,以强化批标准化的作用。最后,结合迁移学习和改进残差网络构建输电线路雷击过电压识别模型。实验结果表明,改进残差网络在第70步收敛,识别精度为97.25%,识别准确率和收敛速度均优于其他模型。

关键词

雷击过电压 / 深度学习 / 迁移学习 / 残差网络 / ResNet-50网络

Key words

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基于改进残差网络的输电线路雷击过电压识别研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2023, 41(04): 74-83 DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2022083101

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