一种基于神经网络的多数据融合配网线路转供识别方法

本发明公开了一种基于神经网络的多数据融合配网线路转供识别方法，方法包括获取配变及线路的台账和量测数据、开关上送变位信号及量测数据、线路故障及计划相关记录、线路拓扑关联关系数据；根据获取数据生成触发线路集，并基于触发线路集和线路联络台账提取可能存在的打包组合；建立高损线路数、负损线路数、高损线路全天线损率等共14项特征值并加入历史打包状态数据形成样本集并训练神经网络模型；利用训练好的模型对配电网中线路数据进行批量转供识别。本发明以数据模型学习了线路转供的数据变化特征，研判出线路是否发生真实转供情况，实现了中压配电网线路转供情况的准确研判。