融合故障波形及故障诱因信息的输电线路故障原因智能识别方法

史高翔; 杨佳泽; 王增平; 宿洪智; 付旭程; 王彤

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0023

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融合故障波形及故障诱因信息的输电线路故障原因智能识别方法

更新时间：2026-01-29

- 融合故障波形及故障诱因信息的输电线路故障原因智能识别方法
- Vol. 50, Issue 1, Pages: 373-382(2026)
- 作者机构：
  
  1. 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
  2. 国家电网有限公司华北分部
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0023
  CLC： TM75
- Published：2026
- 稿件说明：
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史高翔, 杨佳泽, 王增平, et al. 融合故障波形及故障诱因信息的输电线路故障原因智能识别方法[J]. 2026, 50(1): 373-382.
DOI：

史高翔, 杨佳泽, 王增平, et al. 融合故障波形及故障诱因信息的输电线路故障原因智能识别方法[J]. 2026, 50(1): 373-382. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0023.

摘要

当前线路故障辨识研究面临实测故障样本稀缺、故障诱因信息挖掘不足，以及缺乏融合多源故障信息的有效方法等问题，限制了实际故障辨识精度。该文针对上述问题，提出融合故障波形信息及故障诱因信息的综合故障智能识别方案。首先，结合现有故障机理及实际故障波形，提出针对6种常见线路故障(雷击、异物、风偏、覆冰、污闪、山火)的故障电气量波形仿真方案，生成多样化的线路故障仿真数据。然后，提出基于改进多项式特征的故障波形特征提取算法分别改进的残差神经网络模型和贝叶斯模型，对故障波形特征和诱因信息进行辨识。最后，提出一种基于库尔巴克-莱布勒(Kullback-Leibler

KL)散度的故障诱因信息融合算法，将上述模型输出的两组辨识结果进行融合，从而构建出故障综合辨识方案。该文利用200组实际故障数据对方案进行测试，验证了方案的最优性及诱因信息利用的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

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