配电网高阻故障检测及可解释性分析方法

本发明提供了配电网高阻故障检测及可解释性分析方法，属于配电网故障诊断与人工智能深度学习技术领域。该方法通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对原始暂态零序电流信号进行分解与重构，生成重构后的暂态零序电流信号；基于重构后的暂态零序电流信号构建时间卷积网络模型，输出故障检测结果；进一步构建分数加权的类激活映射方法对模型的检测依据展开定性分析与定量计算，通过刻画高阻“零休”特性与模型决策关注区域的匹配度，闭环回馈数据驱动型故障检测方案的可解释性。本发明采用上述的配电网高阻故障检测及可解释性分析方法，在不同运行工况下具有较高的检测准确率和可解释性，适用于复杂配电网环境下的高阻故障检测与分析。