(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210841364.7 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 四川轻化工大 学 地址 643000 四川省自贡 市汇东学 苑街180 号 (72)发明人 吴浩　杨玉萍　邓思敬　陈伟哲　 (74)专利代理 机构 成都九鼎天元知识产权代理 有限公司 51214 专利代理师 阳佑虹 (51)Int.Cl. G06Q 50/06(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06K 9/00(2022.01)G06F 30/27(2020.01) H02H 1/00(2006.01) H02H 7/26(2006.01) (54)发明名称 基于GADF-VGG16的高压直流输电线路故障 诊断方法 (57)摘要 本发明公开了基于GADF ‑VGG16的高压直流 输电线路故障诊断方法， 涉及输电线路故障技术 领域， 具体包括， 采集不同故障情况下的电压信 号； 利用VMD分解算法将故障电压信号分解成模 态分量； 利用GADF编码将 模态分量转换成二维彩 色图像； 将图像样本分成训练集和测试集， 并将 训练集送入改进的VGG16模型进行训练； 将测试 集输入训练结束的改进的VGG16模型中进行测 试， VGG16模型进行对故障特征进行自适应的提 取和分类， 从而进行故障判别与选极； 根据判别 结果， 实现相应的保护动作， 保护结束。 本发明利 用GADF编码将一维故障电压信号转换为二维图 像， 并利用改进的VGG16自适应的提取 故障特征， 实现故障诊断， 故障诊断准确率达 到较高精度。 权利要求书2页 说明书13页 附图10页 CN 114936947 A 2022.08.23 CN 114936947 A 1.基于GADF ‑VGG16的高压直 流输电线路故障诊断方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 利用仿真平台搭建高压直流输电系统模型， 采集高压直流输电系统模型中不同 故障情况 下的电压信号； 步骤2： 利用VMD分解 算法对故障电压信号预处 理， 将故障电压信号分解成模态分量； 步骤3： 利用相关系数算法选取强相关的模态分量， 并利用GADF编码将选取的模态分量 转换成二维彩色图像； 步骤4： 将步骤3的图像样本分成训练集和测试集， 并将训练集送入改进的VGG16模型进 行训练， 完成网络训练并保存网络模型； 步骤5： 将步骤4中的测试集输入训练结束的改进的VGG16模型中进行测试， VGG16模型 进行对故障特 征进行自适应的提取和分类， 从而 进行故障判别与选极； 步骤6： 根据判别结果， 实现相应的保护动作， 保护结束。 2.根据权利要求1所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于， 高压直 流输电系统的故障类型包括： 正极故障、 负极故障、 双极故障和区外故障。 3.根据权利要求1所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于， 步骤3中， 相关系数 是反映等级相关程度的统计分析指标， 其公式定义 为 （1） 其中， E表示均值， D表示方差， Cov表示协方差， 的取值范围为[ ‑1,1]， 值越大， 表示与Y相关性越高， 则X与Y为强相关， 步骤3中选取的模态分量与原始信号强 相关。 4.根据权利要求1所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于， 步骤3中GADF编码的具体实现方法为： 步骤31： 将一维时间序列 归一化， 其数值 放缩到[‑1,1]之间： （2） 步骤32： 将归一化后的时间序列转换到极坐标下， 用角度表示时间序列的值， 用半径表 示时间戳 （3） 在公示 （3） 中， θ 的取值范围在[0, π]之间， 在[0, π]上单调， 因此给定时间序列在 极坐标系统下的映射是唯一的， N表 示正则化极坐标系统生成空间的常数 因子, 表示时间 戳， 因此通过r坐标保持时间依赖性； 步骤33： GAF编码通过三角函数差运 算， 得到格拉姆角差场GADF：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114936947 A 2（4） （5） 其中， 是单位行向量, 和 为缩放前后行的序列的行向量， 为两个 向量的夹角。 5.根据权利要求1所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于： 改进的VG G16模型采用多个3 ×3的小卷积核。 6.根据权利要求5所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于： 在卷积块中加入了BN层， 对训练数据进行归一化处理， 具体为： 在每个普通卷积块中 加入BN层， 对训练过程中每层隐藏层输出数据都进行了批归一化处理,再将数据输入激活 函数。 7.根据权利要求6所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于： 在卷积块中， 将单一连接卷积层的方式改用VOVNet网络结构的密集连接方式， 具体 为： 将卷积块中前面所有的层通过concat特征复用， 在最后一层一次性聚合， 并利用一个1 ×1的卷积调整通道数。 8.根据权利要求7所述的基于GADF ‑VGG16的高压直流输电线路故障诊断方法， 其特征 在于， 利用全局平均池化来代替VGG16模型中的全连接层， 对每张特征图片求平均， 并加入 了三层1×1的卷积层， 最后利用softmax层分类。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114936947 A 3