摘要
本发明属于电力系统故障诊断技术领域,具体公开了基于BAS‑PSO算法的配电网故障定位方法、装置、设备及介质,该方法包括获得配电网边缘节点的时序特征序列;将时序特征序列输入边缘节点内嵌的预先训练好的深度神经网络模型,输出故障概率分布结果;根据故障概率分布结果筛选候选故障区段;以候选故障区段为初始化搜索区域,采用BAS‑PSO算法根据候选故障区段的时序特征序列获得预测的故障位置和对应的故障概率。本发明能够实现对配电网故障位置的快速、精准定位,提高故障定位的智能化水平。
技术关键词
时序特征
深度神经网络模型
算法
电气等效模型
电力系统故障诊断技术
序列
备用电源
配电网故障
节点
可读存储介质
数据采集模块
能源
位置更新
功率
损耗
处理器
换流站
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AD采样模块
多层次结构
识别特征
算法模块
麦克风阵列
香烟识别方法
多头注意力机制
专用数据集
矩阵
输出特征
系统优化调度方法
优化调度模型
混合整数线性规划
发电预测误差
天然气
模型构建方法
曲线
表达式
Hammerstein结构
迟滞模型