一种基于经验引导的输电线路故障原因辨识方法

本发明公开了一种基于经验引导的输电线路故障原因辨识方法，属于输电线路故障诊断与人工智能深度学习技术领域。通过合成少数类过采样技术对不平衡样本进行扩充；通过长短期记忆神经网络充分提取故障暂态波形中的隐含特征，初步建立故障录波与故障原因间的非线性映射关系；整理运维人员的工程经验，结合专家知识库并利用专家经验引导模型训练与输出，形成内嵌专家经验的输电线路故障辨识模型。将模型保存并应用于在线故障辨识任务。通过SMOTE方法对不平衡样本进行扩充，以缓解样本不平衡问题对模型性能的影响；将专家知识库并将其引入模型决策过程，提高故障辨识模型的准确度及可解释性，易于运维人员理解模型内部工作机制。