一种基于多源数据融合的单相接地故障快速定位方法

本发明涉及电力故障排查技术领域，公开了一种基于多源数据融合的单相接地故障快速定位方法，该方法利用电力系统监控装置、故障录波器和分布式传感器等多种监测设备，收集历史故障数据、电力系统运行数据和环境数据，形成基础数据集。通过对数据集进行故障特征分析，构建双重机器学习模型，包括故障预测模型和定位模型。使用训练数据集对模型进行训练，优化模型参数，然后利用训练好的模型对实时数据进行预测，识别潜在故障风险，制定针对性的故障排查计划和快速定位策略。本发明通过数据融合和机器学习算法，提高了故障定位的准确性，缩短了定位时间，减少了停电时间和对用户的影响。