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本发明提供一种基于迁移学习的配电网弱特征故障辨识方法，涉及电网检测技术领域。本发明的识别方法为以下步骤：首先搭建20kV中性点不接地交流配电网模型，在出线处分别设置两个数据采集点，构建训练样本集与迁移学习样本集；用训练样本集对稀疏自编码器进行训练，实现故障辨识的高准确率，最后利用少量的迁移样本集进行网络模型的迁移学习，使得算法模型能够在新的拓扑结构下达到98％的准确率。本发明能够在不同拓扑类型的配电网中，实现高阻故障的类型辨识与故障选线，并区分电容投切和负载投切的干扰信号；该方法原理简单，可靠性
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112255500 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011084220.9 G06F 30/27 (2020.01)
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