基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究

郭铭; 李辉; 陈浩然; 戴敏; 陈尚; 张宛霞; 陈春玲; 王宇龙

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.01.001

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基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究

特别策划 | 更新时间：2026-01-14

- 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究
- 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究
- 供用电 2026年43卷第1期页码：2-10+21
- 作者机构：
  
  1. 沈阳农业大学
  2. 中国电力科学研究院有限公司
  3. 电网环境保护国家重点实验室
  4. 新型配电技术与装备湖北省重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  辽宁省科技厅博士科研启动基金计划项目（2024-BSLH-271）~~
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.01.001
  中图分类号： TM862
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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郭铭, 李辉, 陈浩然, 等. 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究[J]. 供用电, 2026,43(1):2-10+21.

郭铭, 李辉, 陈浩然, et al. 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究[J]. 2026, 43(1): 2-10+21.
郭铭, 李辉, 陈浩然, 等. 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究[J]. 供用电, 2026,43(1):2-10+21. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.01.001.

郭铭, 李辉, 陈浩然, et al. 基于CEEMDAN-VMD融合方法与CNN-BiLSTM-Attention视觉识别的配电网接地故障定位研究[J]. 2026, 43(1): 2-10+21. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.01.001.

摘要

针对传统故障检测与定位手段实时性差、精度低、抗噪能力弱的问题，提出融合完全集成经验模态分解与自适应噪声（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise

CEEMDAN）和变分模态分解（variational mode decomposition

VMD）的多分量分解方法，结合卷积神经网络-双向长短期记忆网络-注意力机制（convolutional neural network-bidirectional long short-term memory network-attention mechanism

CNN-BiLSTM-Attention）的视觉识别方法。通过提取电流信号高频非平稳特征分量，经样本熵与K-means聚类算法分类后，对高频分量进行变分模态分解，构建图像数据输入深度学习模型实现故障识别。试验结果表明，该方法在典型工况下故障定位精度较高且抗噪性能良好，为配电网智能化运维提供了新思路。

Abstract

关键词

Keywords

references

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