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摘要：本发明涉及导线单相触树接地故障识别技术领域，公开了一种基于导线单相触树接地故障演化过程的分阶段识别方法，包括：采集导线单相触树接地故障全过程的初始配网线路数据和现象视频；基于所述现象视频的时间点将所述初始配网线路数据划分成四个故障阶段以及一个正常阶段的数据集；对所述数据集进行预处理得到中间配网线路数据；基于DICNN网络模型建立初始故障发展演化识别模型，并进行训练，得到最终故障发展演化识别模型；将所述最终故障发展演化识别模型设置与配网线路终端，通过检测配网线路的配网线路数据从而识别是否有树线触碰故障发生、故障发展到的阶段。本发明实现了故障发展演化阶段的识别。

主权项：1.一种基于导线单相触树接地故障演化过程的分阶段识别方法，其特征在于，包括：采集导线单相触树接地故障全过程的初始配网线路数据和现象视频；基于所述现象视频的时间点将所述初始配网线路数据划分成四个故障阶段以及一个正常阶段的数据集；其中，所述初始配网线路数据和中间配网线路数据均包括相电压和零序电流，所述四个故障阶段分别为初始搭接、水分蒸发、明火蔓延和燃烧贯穿；对所述数据集进行预处理得到四个故障阶段以及一个正常阶段的中间配网线路数据；基于DICNN网络模型建立初始故障发展演化识别模型，并分别以四个故障阶段以及一个正常阶段的中间配网线路数据为输入、四个故障阶段以及一个正常阶段的识别结果为输出对所述初始故障发展演化识别模型进行训练，最终得到最终故障发展演化识别模型；所述DICNN网络模型包括两个输入层、两组特征提取网络、一个输出层，所述相电压和零序电流分别通过对应的所述输入层和对应的特征提取网络进入输出层，从而使得所述输出层输出对应的识别结果；每组所述特征提取网络由若干卷积块堆叠而成，沿数据传输的方向，每个所述卷积块均包括卷积层、批归一化层、激活函数层、最大池化层；沿数据传输的方向，所述卷积层的卷积核逐渐增大；沿数据传输的方向，所述输出层包括用于将两个所述特征提取网络的组合输出进行平铺为一维向量的Flatten层、用于随机屏蔽部分神经元从而避免记忆偶发非相关特征的错误映射降低过拟合的dropout层、将所述dropout层输出的特征空间映射为样本标记空间的全连接层以及将所述样本标记空间转换为各个类别的概率值以输出最终识别结果的softmax层；将所述最终故障发展演化识别模型设置与配网线路终端，通过检测配网线路的配网线路数据从而识别是否有树线触碰故障发生，以及故障发展到的阶段。

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百度查询： 西华大学 基于导线单相触树接地故障演化过程的分阶段识别方法