一种基于可重构拓扑感知故障树与改进LSTM自适应直流分区保护的方法

本发明公开了一种基于可重构拓扑感知故障树与改进LSTM自适应直流分区保护方法，适用于变电站直流系统的故障诊断与分区保护。该算法结合改进型动态故障树分析与长短期记忆网络LSTM模型，实现对直流系统故障的快速定位与选择性隔离保护。首先，基于故障历史数据构建可更新的动态故障树模型，并采用贝叶斯方法实时修正故障事件权重，实现故障传播路径的动态重构；其次，引入多目标粒子群优化算法，在最小保护响应时间与最小隔离范围之间寻优，生成最优分区方案；再通过多通道LSTM模型提取故障电流、母线电压等多维时序特征，预测故障发展趋势；最后，结合Actor‑Critic架构的在线强化学习策略网络，动态调整保护动作的触发阈值与延时参数。该方法具备故障响应快速、分区灵活、保护策略自适应等优点，可显著提升直流系统的安全性与稳定性。