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申请/专利权人：北京燕能电气技术有限公司
摘要：本发明公开一种基于空洞卷积提高配网行波测距的方法，通过安装在配网线路上的电流互感器、电压互感器或信号采集装置捕捉电流和电压的行波信号，对采集到的行波信号进行去噪和滤波，通过小波变换进行分解和重构将行波时域信号转换到小波变换域，构建空洞卷积神经网络模型，对配网行波信号进行特征提取与特征增强，接收经过空洞卷积神经网络模型进行特征提取与特征增强得到的行波信号特征，通过行波信号特征识别反射点并计算行波信号传播时间以进行行波测距，结合配网电力线路的拓扑结构确定故障点的具体位置，能够优化配网行波测距时的数据处理和分析过程，提高故障定位的准确性和效率。
主权项：1.一种基于空洞卷积提高配网行波测距的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤（一）、采集配网线路上的行波信号；通过安装在配网线路上的电流互感器、电压互感器或信号采集装置捕捉电流和电压的行波信号；步骤（二）、数据处理与转换；对行波信号进行去噪和滤波，通过小波变换进行分解和重构将行波时域信号转换到小波变换域；步骤（三）、构建空洞卷积神经网络模型，对配网行波信号进行特征提取与特征增强；所述空洞卷积神经网络模型包括输入模块、空洞卷积模块、特征融合与降维模块、密集连接模块、参数优选与自适应模块、注意力模块、噪声抑制模块和输出模块，所述输入模块的输出端与噪声抑制模块的输入端连接，所述空洞卷积模块的输入端与噪声抑制模块的输出端连接，所述空洞卷积模块的输出端与密集连接模块的输入端和特征融合与降维模块的输入端连接，所述特征融合与降维模块的输出端与密集连接模块的输入端连接，所述密集连接模块的输出端和注意力模块的输入端连接，所述参数优选与自适应模块的输出端与空洞卷积模块的输入端连接，所述密集连接模块与注意力模块的输出端与输出模块的输入端连接；步骤（四）、通过行波测距进行故障定位；接收经过所述空洞卷积神经网络模型进行特征提取与特征增强得到的行波信号特征，通过行波信号特征识别反射点并计算行波信号传播时间以进行行波测距，结合配网电力线路的拓扑结构确定故障点的具体位置。
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