摘要
近年来配电网拓扑结构愈发复杂、运行工况多变,传统故障定位方法难以满足快速、精准定位需求。针对上述问题,本文基于深度学习对配电网故障定位技术进行了深入研究。提出一种基于一维卷积神经网络的故障定位方法,通过时序衰减加权瞬态能量提取、通道偏斜度注意力机制和空间感知残差模块,有效融合故障瞬态特征与物理拓扑信息。最后通过某配电线路试验,验证本文方法的定位准确率高、平均响应时延低。
出处
《电气技术与经济》
2025年第12期157-160,共4页
Electrical Equipment and Economy
