高压输电线路故障的识别及模型训练方法、装置、设备

本公开涉及配电网领域，具体涉及公开了一种高压输电线路故障的识别及模型训练方法、装置、设备，该模型训练方法包括：获取训练样本，训练样本包括高压输电线路的电信号时序数据及其真实状态；使用训练样本对预设的识别模型进行训练，得到训练好的识别模型，识别模型包括多列卷积神经网络MCNN层、KAN层和分类层；其中，MCNN层用于通过并行多尺度卷积核同步提取电信号时序数据在不同时间尺度上的局部特征并将提取的局部特征融合为综合特征，KAN层用于将MCNN层提取的综合特征映射至参数化样条空间，分类层用于基于KAN层映射后的特征进行故障识别。该技术方案可以实时精准地进行高压输电线路的故障识别。