摘要
本发明公开了基于数据分析的输电线路行波故障定位方法及系统,涉及大数据分析技术领域,本发明通过先采集故障原始记录、温度、湿度及天气状态创建历史库;对行波信号时频域联合分析,计算相位差和时间差;将信号自适应分解至不同频带算分形维数,结合深度卷积神经网络提取高级特征;关联相位差、瞬间电场强度、磁场旋向构建三维矩阵转图结构,用图注意力网络形成高维特征向量;据高维向量算故障后验概率,依环境参数动态调阈值,概率不足时生成对抗网络虚拟样本匹配故障类型。系统包含数据采集、时频分析、特征提取、特征关联和故障判定模块,各模块协同实现数据采集、特征分析和故障定位,增强定位可靠性。
技术关键词
高维特征向量
输电线路行波故障
特征提取模块
环境参数采集单元
信号
行波磁场
数据采集模块
深度卷积神经网络
小波变换模极大值法
短时傅里叶变换
分析模块
定位系统
分析单元
后验概率
生成对抗网络
特征提取单元
时间差
状态环境参数
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