摘要
本申请提供的配电网单相接地故障选线方法及系统,具体涉及电力系统故障检测技术领域,该方法对配电网零序电流信号实施信号分解与噪声筛选,获取去噪后的信号。随后利用格拉姆角差场变换将去噪信号转化为二维矩阵图像。此图像被输入含小波卷积模块的教师网络以提取故障特征向量。再通过含深度可分离卷积头模块的学生网络对特征向量进行知识蒸馏,输出故障线路判别结果,并据此执行故障选线操作。该方法解决了如何在高噪声干扰、弱特征差异的配电网环境下,构建兼顾高精度识别与低计算复杂度的单相接地故障选线方法的技术问题,显著提升故障检测精度并降低计算复杂度,有效解决传统方法在复杂噪声和高阻故障场景下的性能瓶颈。
技术关键词
零序电流信号
卷积模块
网络模块
递归最小二乘算法
集合经验模态分解
矩阵
噪声
电力系统故障检测技术
故障选线
信号处理模块
融合特征
教师
选线系统
重构
图像
学生
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数值型指标
需求预测方法
新能源汽车
融合特征
情感特征
协同控制方法
交通控制单元
高速公路主线
决策
城市道路交叉口
光谱成像系统
编码掩膜
掩膜单元
光谱成像方法
成像模块