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申请/专利权人：杭州电力设备制造有限公司
摘要：本发明公布了一种基于距离矩阵和深度学习的多端口配电网故障定位方法，包括以下步骤：安装行波记录仪采集故障行波，利用逐次变分模态分解SVMD和Teager能量算子TEO对行波进行特征提取，得到行波速度和行波到达时间；从频率依赖行波速度的角度推导出故障端识别方法，并定义本征距离矩阵IDM、故障距离矩阵FDM和故障区段识别矩阵FSIM；分析FSIM中元素特征，根据故障距离的平均值确定估计位置；构建故障区段识别矩阵数据库，并给故障区段识别矩阵设置故障距离平均值作为标签；在Pytorch中搭建卷积神经网络CNN模型，将FSIM数据输入模型训练并进行测试。通过该配电网故障定位方法，可以快速精准实现故障定位，在各种故障情况下都是可行和可靠的。
主权项：1.一种基于距离矩阵和深度学习的多端口配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在配电网终端安装行波记录仪，采集故障行波，利用逐次变分模态分解SVMD和Teager能量算子TEO对行波进行特征提取，得到行波速度和行波到达时间；S2、从频率依赖行波速度的角度出发，推导出故障端识别方法，并定义本征距离矩阵IDM、故障距离矩阵FDM和故障区段识别矩阵FSIM；S3、分析FSIM中元素的特征，根据包含所选参考端口和真实故障点的路径而计算的故障距离的平均值确定估计位置；S4、构建配电网FSIM数据库，并给故障区段识别矩阵设置故障距离平均值作为标签；S5、在Pytorch中搭建卷积神经网络CNN模型，将数据库的FSIM数据输入模型训练并进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电力设备制造有限公司 一种基于矩阵和深度学习的多端口配电网故障定位方法
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