基于一維卷積和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法

摘要： 快速、準(zhǔn)確地定位故障區(qū)段對(duì)配電網(wǎng)的安全運(yùn)行至關(guān)重要。傳統(tǒng)故障定位方法容錯(cuò)率低、耗費(fèi)時(shí)間長，多數(shù)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)拓?fù)渥儎?dòng)的泛化性不足。基于此，提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(one-dimensionalconvolutional neural network, 1D-CNN)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(graph neural network, GNN)的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。該方法將配電網(wǎng)... （共13頁）