【摘 要】
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1针对识别配电网故障原因，目前的“人工巡线”方法，不仅耗费大量的人力物力资源，而且延长了停电时间。因此，提出一种基于数据驱动的配电网故障原因识别方法。首先通过对大量现场记录的故障波形数据进行分析，得到不同原因故障的机理以及波形特征，提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和主成分分析（principal component analysis,PC
【基金项目】
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国网总部科技项目（52020122000A）； 国网北京市电力公司科技项目（520223200063）；
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1针对识别配电网故障原因，目前的“人工巡线”方法，不仅耗费大量的人力物力资源，而且延长了停电时间。因此，提出一种基于数据驱动的配电网故障原因识别方法。首先通过对大量现场记录的故障波形数据进行分析，得到不同原因故障的机理以及波形特征，提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和主成分分析（principal component analysis,PCA）的故障特征提取方法。通过EMD将故障时域波形按照不同的时间尺度进行分解，得到具有信号局部特征的本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量。其次利用PCA对多个IMF分量进行降维，提取IMF序列中的主要特征分量并将其组成特征向量。最后提出一种基于长短期记忆网络的故障原因分类模型，用于提取特征序列的动态时间尺度特征并实现故障原因的分类。使用实际现场数据的实验结果表明，该故障原因分类模型具有较高的准确度。
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