一种基于人工智能的配网故障快速定位方法

本发明涉及配网故障检测领域，具体为一种基于人工智能的配网故障快速定位方法。该方法通过建立双层星型拓扑，将调度中心与变电站、配电台区有效连接，利用多模态传感器采集一级与二级配网数据，并通过联邦学习框架进行故障预测；结合图卷积网络分析拓扑关联性，生成候选故障台区集合，并通过余弦相似度校验与电流波形相关性分析确定故障类型；利用行波测距技术精确定位故障配网点。当检测到未知故障时，系统触发增量学习机制更新全局模型参数，持续优化故障诊断能力。基于以上的方法，最终实现快速、精准的配网故障检测和定位。