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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;嘉兴市恒光电力建设有限责任公司滨海分公司;嘉兴市众业供电服务有限公司滨海分公司
摘要：本发明解决了配电网故障诊断定位时间长，故障点定位不够精准，抢修人员抢修效率低的问题，提供了一种基于深度学习算法的智能配网故障诊断定位方法，根据配电网数据采集系统采集的该配电网区域的历史故障数据，通过对故障数据的进行数据预处理，排除异常数据和缺失数据，再通过捡来故障识别模型完成配电网故障种类的识别；基于深度学习算法练级配电网的智能故障选线模型，根据模型完成故障线路的筛选；再利用建立的故障定位模型，确定故障范围，最后，将定位得到配电网故障区域可视化展示配电网故障区间和故障点，能快速和精准定位配电网故障点，便于运维人员快速抢修。
主权项：1.一种基于深度学习算法的智能配网故障诊断定位方法，其特征在于，包括以下步骤：根据配电网数据采集系统，获取配电网历史故障数据；将历史故障数据进行数据预处理；建立故障识别模型，识别历史故障数据中的故障种类；采用深度学习算法建立智能故障选线模型，筛选故障线路；建立故障定位模型，确定故障范围，进行故障定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 嘉兴市恒光电力建设有限责任公司滨海分公司 嘉兴市众业供电服务有限公司滨海分公司 一种基于深度学习算法的智能配网故障诊断定位方法
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