摘要
本发明公开了一种基于多维算法的低压配电网供电故障区段的智能定位方法、系统、设备及介质,属于低压配电技术领域,包括主站实时获取电网中各个检测节点的各项参数;检测到任意一个检测节点满足故障触发条件时,标记为故障点,将故障点下游的所有区段标记为待处理部分;识别待处理部分包含的区段数量,若数量不唯一则构建若干个第一多维特征向量,将第一多维特征向量输入至聚类分析算法以将待处理部分的各个区段划分出正常区段与故障候选区段,并定位故障候选区段,识别故障候选区段的数量,若数量不唯一则构建第二多维特征向量,输入第一模型得到输出结果。本发明能够快速、准确的对低压配电网供电故障区段进行定位。
技术关键词
多维特征向量
智能定位方法
多维算法
低压配电网
供电故障
聚类分析算法
电网拓扑结构
历史故障数据
识别故障
修正故障
长短记忆神经网络
参数
暂态电流波形
节点
智能定位系统
数据采集模块
低压配电技术
暂态零序电流
梯度提升决策树
定位故障
系统为您推荐了相关专利信息
模式识别方法
线损电量
二元线性回归模型
三相三线
电流
多维特征向量
电压波动抑制方法
动态电压调节
智能决策模型
混合多尺度
低压配电网拓扑
联合识别方法
配电变压器
GIS系统
谱聚类算法
低压配电网络
线性回归模型
数据驱动方法
节点
识别方法