一种基于LSTM-Transformer神经网络的配网单相接地故障预测方法

本发明提出了一种基于LSTM‑Transformer神经网络的配网单相接地故障预测方法，本发明的步骤为：根据现有历史故障数据库中配网单相接地故障信息建立大数据集；对大数据集进行预处理，按照时间顺序分为训练集、验证集和测试集；提取样本数据中的局部时频特征和全局频域特征，将局部时频特征和全局频域特征融合后输入LSTM‑Transformer神经网络，输出预测的故障结果；定义损失函数，利用复合优化器对进行优化；将训练集输入到搭建的LSTM‑Transformer神经网络中进行训练，利用验证集对训练后的LSTM‑Transformer神经网络进行验证，保存模型参数得到故障预测模型；使用测试集中的样本数据输入故障预测模型，得到配电网单相接地故障的预测结果。本发明可以提高单相接地故障预测的实时性和准确性，从而增强配电网的可靠性和稳定性。