一种基于深度特征融合的配电网高阻接地故障识别方法

本发明公开了一种基于深度特征融合的配电网高阻接地故障识别方法，属于配电网故障诊断与人工智能深度学习技术领域。包括以下步骤：利用离散小波变换对高阻故障信号的波形进行深度挖掘，构造多尺度时频特征图和全局统计特征矩阵以增强高阻故障特征的表达；结合轻量型残差网络结构和自注意力机制设计深度特征提取网络，实现局部和全局时频特征的融合提取；引入度量元学习用各类样本在度量空间中的特征计算类原型以及类原型与样本之间的距离，从而实现高阻故障分类器的构建。本发明可在不同复杂配电网运行条件的高阻故障识别任务，且在现场数据样本较少时仍有较好分类效果，为基于数据驱动的高阻故障识别方法在实际系统中的应用提供理论技术支撑。