基于一维卷积神经网络的单相接地故障区段定位方法

本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的单相接地故障区段定位方法。首先，将线路分段，并使用数字故障指示器实时采集线路各段的暂态零序电流信号。其次，对采集的原始零序电流信号进行归一化处理后，构建初步特征波形，并提取初步特征波形的前半周期，构建最终特征波形。最后，将故障条件下的特征波形输入到已训练的一维卷积神经网络中，通过分类器对故障段进行智能分类，实现单相接地故障的精确定位。该方法能够准确定位单相接地故障的故障区段，具有较高的检测精度与响应速度，能够提升电力系统故障诊断效率及可靠性，对电力系统的稳定性和快速恢复具有重要意义。