摘要
本发明公开了一种模型‑数据驱动的输电线路山火故障检测方法及系统,涉及输电线路山火故障检测技术领域,包括通过获取两端电压电流录波数据并实现信号同步,构建适应不同线路长度的等值数学模型;结合模型与录波数据建立故障支路参数识别模型,采用特征提取方法获取电弧长度与过渡电阻,并通过电压反演与联合损失优化识别精度;最终基于识别结果评估绝缘强度,并结合电阻变化趋势与环境因素判断山火故障发生及其发展趋势。通过物理约束与数据驱动的结合,既增强了模型的可解释性和鲁棒性,又降低了噪声干扰和采样频率要求,能够在有限样本条件下实现准确、灵敏的故障检测。
技术关键词
输电线路山火
故障检测方法
参数识别模型
信号同步技术
过渡电阻
数学模型
联合损失函数
数据
观测误差
卷积神经网络提取
分布参数模型
连续小波变换
故障检测技术
神经网络参数
特征提取方法
电压过零点
时间偏移量
并行特征
系统为您推荐了相关专利信息
充电桩电缆
断裂故障
工作环境参数
故障检测方法
绝缘电阻测试仪
电力变电站
待测设备
动态故障
故障检测方法
SLAM技术
车辆故障信息
实体
车辆故障检测方法
冗余策略
车辆安全性
风机故障预测
深度学习网络
记忆神经网络
数据
风机故障检测方法
故障检测方法
重构误差
数据
空间特征提取
编码器