基于BP神经网络的变电站故障定位分析系统

本发明涉及故障定位分析技术领域，提供了一种基于BP神经网络的变电站故障定位分析系统。数据采集模块采集变电站实时信息和历史故障信息，拓扑特征提取模块提取变电站的拓扑特征并将其进行参数化，然后特征分析与融合模块通过加权平均分配权重的方法将它们进行融合形成综合特征向量，BP神经网络模块将综合特征向量作为输入，构建具有特定结构和激活函数的多层神经网络输出故障定位概率分布，故障定位模块基于故障定位概率分布结合K近邻算法的投票机制综合确定故障位置，本发明通过对变电站拓扑特征的提取和数据融合，输入进特定结构BP神经网络得到故障定位概率分布，然后结合K近邻算法的投票机制实现精准的故障定位。