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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司
摘要：本发明提供一种具备迁移学习能力的配电网单相接地故障智能选线方法，包括：在时域内计算每相电流暂态故障分量数据的特征值；基于每相电流暂态故障分量数据的特征值，构建适用于配电网单相接地故障选线的残差神经融合网络，所述残差神经融合网络包括基于特征值的残差神经网络以及BP神经网络，然后利用不同故障条件下的单相接地故障数据组成的数据集训练所述残差神经融合网络；利用分布式新能源或配电网网架调整前后同一故障条件下特征值的欧式距离自适应调整残差神经网络的权重。相比已有方法，本发明可以有效利用多维相电流特征实现融合式故障单相接地故障选线，且在配电网中分布式新能源或网架有所调整时，依然可以准确完成故障选线。
主权项：1.一种具备迁移学习能力的配电网单相接地故障智能选线方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集含分布式新能源的配电网发生单相接地故障前后的暂态三相电流，根据采集的配电网发生单相接地故障前后的暂态三相电流得到三相电流的相电流暂态故障分量数据；步骤2：在时域内计算步骤1中得到的每相电流暂态故障分量数据的特征值，所述特征值包括平均值、标准差、偏度、峭度、最大值、最小值、峰峰值、均方根、振幅因数、波形因数、冲击因数、裕度因数、能量，共计13维特征值；步骤3：基于步骤2计算的每相电流暂态故障分量数据的特征值，构建适用于配电网单相接地故障选线的残差神经融合网络，所述残差神经融合网络包括基于特征值的残差神经网络以及BP神经网络，然后利用配电网故障馈线不同故障条件下的单相接地故障数据组成的数据集训练所述残差神经融合网络；步骤4：利用分布式新能源或配电网网架调整前后同一故障条件下特征值的欧式距离自适应调整残差神经网络的权重。
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权利要求：
百度查询： 国网湖北省电力有限公司 一种具备迁移学习能力的配电网单相接地故障智能选线方法
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