EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法

孙宝祝; 陈旭

doi:10.16109/j.cnki.jldl.2026.03.010

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EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法

人工智能技术在电力领域中的应用 | 更新时间：2026-07-07

- EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法
- EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法
- 吉林电力 2026年54卷第3期页码：1-6
- 作者机构：
  
  国网天津市电力公司城东供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16109/j.cnki.jldl.2026.03.010
  中图分类号： TM862;TP183
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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孙宝祝, 陈旭. EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法[J]. 吉林电力, 2026,54(3):1-6.

孙宝祝, 陈旭. EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法[J]. 2026, 54(3): 1-6.
孙宝祝, 陈旭. EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法[J]. 吉林电力, 2026,54(3):1-6. DOI： 10.16109/j.cnki.jldl.2026.03.010.

孙宝祝, 陈旭. EMD与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法[J]. 2026, 54(3): 1-6. DOI： 10.16109/j.cnki.jldl.2026.03.010.

摘要

针对故障信号中的高频行波、工频分量、噪声可能重叠在同一频段，导致特征混淆，配电网单相接地故障信号暂态特征难以精准提取，导致配电网单相接地故障自动定位误差较大的问题，提出经验模态分解(Empirical Mode Decomposition

EMD)与深度神经网络协同下配电网单相接地故障自动定位方法。对原始信号进行极值点包络线拟合与迭代分解，获取(Intrinsic Mode Function

IMF)分量及残差，再通过时频分析筛选关键本征模态函数IMF分量作为故障特征。构建深度神经网络模型，利用ReLU激活函数学习非线性关系，并通过Softmax函数输出故障位置概率，最终结合信息熵损失函数和反向传播算法优化参数，实现了故障的精准自动定位。实验结果表明，该方法在迭代过程中的定位精度即达80%并稳定趋近100%

且在20～60 dB噪声环境下保持98.6%～99.6%的高精度，该方法的定位时间在不同信噪比条件下均显著优于现有方法，展现出良好的实用性和鲁棒性。

Abstract

关键词

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