【摘 要】
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针对当前高压直流输电线路故障定位方法中存在的问题，提出一种基于S变换组合特征能量和改进1D-CNN-GRU混合神经网络的单端智能故障定位方法。首先，对直流输电线路故障电压、电流数据分别进行S变换，提取特征频率范围内的能量；然后归一化电压、电流特征能量并构成组合能量特征向量；最后将组合能量特征向量形成的数据集输入改进的1D-CNN-GRU模型进行训练和测试，实现故障定位。结果表明，该模型具有较高的定
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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(四川省科技厅资助项目（2020YFG0178，2021YFG0313，2022YFS0518，2022ZHCG0035）； 人工智能四川省重点实验室项目（2019RYY01）； 企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目（2018WZY01，2019WZY02，2020WZY02）；
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针对当前高压直流输电线路故障定位方法中存在的问题，提出一种基于S变换组合特征能量和改进1D-CNN-GRU混合神经网络的单端智能故障定位方法。首先，对直流输电线路故障电压、电流数据分别进行S变换，提取特征频率范围内的能量；然后归一化电压、电流特征能量并构成组合能量特征向量；最后将组合能量特征向量形成的数据集输入改进的1D-CNN-GRU模型进行训练和测试，实现故障定位。结果表明，该模型具有较高的定位精度和较好的鲁棒性。
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