一种小电流接地系统故障选线方法

本发明公开了一种小电流接地系统故障选线方法，该方法首先将线路零序电流信号通过格拉姆角差场转换为二维空间域图像；然后，运用密集型卷积神经网络提取图像中的故障特征，再用随机森林分类算法实现故障选线；将零序电流通过格拉姆角差转化为二维图像的方式，能够凸显出故障线路零序电流的故障特征，以图像的形式直观地显现出来，利用密集型卷积神经网络能够准确有效地提取故障特征，有效地提取出表征故障信息的特征向量，使得模型有很好的泛化能力，使用随机森林代替DenseNet的Softmax分类函数，有效地提高了故障选线的准确率，提升了模型抗噪声能力，提高了故障选线的效率解决了当前小电流接地系统单相接地故障特征微弱，选线准确率不高的问题。