一种配电网自适应重合闸优化方法及系统

本发明涉及重合闸技术领域，具体涉及一种配电网自适应重合闸优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：采集配电网历史故障数据，并对所述历史故障数据进行预处理，生成三维时序数据；S2：根据所述三维时序数据，利用多尺度卷积神经网络提取关键特征，并对所述关键特征进行处理得到输入特征；S3：建立Transformer网络模型，对所述输入特征进行分类得出样本，分析所述样本的关系信息得到优化模型并将故障区进行分类，生成分类标签并预测故障持续时间；S4：对于非永久性故障：采用所述优化模型动态调整重合闸延迟时间和动作时序。本发明通过深度学习，分析故障数据，对重合闸动作的时间和时序进行优化。