基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计

王刚; 铁源; 何峰; 曹新燕; 黄贵武

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.011

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基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计

检测与试验 | 更新时间：2026-04-22

- 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计
- 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计
- 电器与能效管理技术 2026年第3期页码：81-88
- 作者机构：
  
  国网甘肃省电力公司兰州供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网兰州供电供司项目(B3270125000A)
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.011
  中图分类号： TM247;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王刚, 铁源, 何峰, 等. 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(3):81-88.

王刚, 铁源, 何峰, et al. 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计[J]. 2026, (3): 81-88.
王刚, 铁源, 何峰, 等. 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(3):81-88. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.011.

王刚, 铁源, 何峰, et al. 基于多维信息融合和增强深度学习的电力电缆故障识别算法设计[J]. 2026, (3): 81-88. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.011.

摘要

针对传统电力电缆故障识别算法在复杂运行环境下准确率不足、识别效率较低的问题，设计了一种基于多维信息融合和增强深度学习的故障识别算法。利用多维信息融合技术对电力电缆的电气参数、环境参数及运行状态参数进行有效整合，为故障识别提供高质量输入数据；通过在传统深度学习算法中引入残差连接机制，形成增强深度学习算法，有效解决梯度消失问题，提升了特征提取能力和识别精度。实验结果表明，该算法的故障识别准确率和效率均达到99%以上，显著优于多种对比方法，为保障电力系统安全稳定运行提供了有效的技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

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