【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能电网、机器学习及大数据等，尤其涉及一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统及方法。
技术介绍
1、继电保护装置应灵敏和可靠地反应电力系统中各种电气设备的故障及不正常工作状态，并有选择性使相关断路器快速跳闸，从而起着电网安全卫士的重大作用。然而，当保护装置的采样回路发生故障时，往往容易导致电网或设备事故扩大。随着电网规模的不断扩大以及无人值守变电站建设的不断推进，尤其是在电力系统发生停电故障时，大量的多源、异构、分散性异质数据送达，专责和监控人员很难凭借经验和直觉判断故障性质并采取有效措施，传统的数据应用智能化分析程度不高且瓶颈凸显。当电网迈入高质量发展新常态，大数据的智能化应用需求已迫在眉睫，尤其在系统联动性、前瞻性预控和辅助决策等方面亟待智能化水平的提升。
2、现有的变电站采样回路异常诊断方法的主要功能实现首先是获取海量录波文件数据并进行同源配对，虽然现场gps统一授时装置会给录波装置授时，但是由于不同装置的授时回路差异以及装置异常、装置长期失修且自授时功能异常等原因，对于同一次的电网扰动导致不同故...
【技术保护点】
1.一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，所述改进的宽度学习网络结构为在宽度学习网络架构BLS的基础上引入池计算，并采用递归连接的储备池取代了BLS强化层中前向连接的神经元，构成储备池层，所述储备池层表示为：
3.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，所述改进的宽度学习网络结构包括结构参数和输出权重，所述结构参数包括m个储备池和n组特征映射，其中，特征映射的输出表达式为：
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，所述改进的宽度学习网络结构为在宽度学习网络架构bls的基础上引入池计算，并采用递归连接的储备池取代了bls强化层中前向连接的神经元，构成储备池层，所述储备池层表示为：
3.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，所述改进的宽度学习网络结构包括结构参数和输出权重，所述结构参数包括m个储备池和n组特征映射，其中，特征映射的输出表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于宽度学习网络的录波文件可信时间分析系统，其特征在于，所述优化单元包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王冠南，杨刚，张韬，皮杰明，丁凯，刘文松，郑潇，周仕豪，潘本仁，桂小智，张妍，谢国强，邹进，戴志辉，邓高强，邵小卫，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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