【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网故障定位，尤指一种基于配电网拓扑的故障定位系统。
技术介绍
1、配电网作为电力系统的重要组成部分，其稳定和高效的运行对于保障电力供应的可靠性至关重要。配电网中的故障定位是确保网络快速恢复正常运行的关键技术之一。传统的故障定位方法主要依赖于保护装置和断路器的动作信息，或是通过人工现场检查来识别故障点，这些方法往往耗时较长，且对于复杂或分布式的配电网来说，精确性和效率均有待提高。当前，还存在以下问题：现有系统无法准确识别出与故障相关的关键区域，常常需要人工干预来判断，这增加了故障诊断的难度和不确定性；现有技术对电网拓扑的分析往往不够深入，难以有效识别和分析拓扑异常，导致故障定位不够精确或响应时间较长；现有系统在故障定位过程中需要较长时间来缩小故障区域，影响了故障修复的效率。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种基于配电网拓扑的故障定位系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种基于配电网拓扑的故障定位系统，包括依...
【技术保护点】
1.一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据采集模块、深度学习分析模块、拓扑分析模块、故障定位模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述深度学习分析模块包括特征提取单元和注意力机制单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述特征提取单元的运行过程包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述深度卷积神经网络的公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于配电网拓...
【技术特征摘要】
1.一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据采集模块、深度学习分析模块、拓扑分析模块、故障定位模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述深度学习分析模块包括特征提取单元和注意力机制单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述特征提取单元的运行过程包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于配电网拓扑的故障定位系统，其特征在于，所述深度卷积神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈姣，王军发，蔡喜荣，曹斐博，刘志超，
申请(专利权)人：厦门亿合恒拓信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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