一种智能化馈线终端故障在线判别方法

本申请提供了一种智能化馈线终端故障在线判别方法，该方法首先收集各馈线终端的电力参数、开关状态和环境数据，通过特征提取算法,将这些数据转化为特征向量，然后利用预训练的异常概率识别模型,生成异常概率值并计算其置信区间，如果置信区间下限超过预设阈值,则将该终端判定为异常，对于异常终端,方法会根据电网拓扑结构确定其相邻终端，随后,使用预训练的故障分类模型,分别对异常终端和相邻终端的特征向量进行分类,得到各自的故障分类数据，最后,方法综合考虑异常终端和相邻终端的故障分类数据,生成异常终端的故障综合分类结果，实现了对馈线终端故障的智能化在线判别,有助于提高电网故障诊断的准确性和效率。