【摘 要】
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高压输电线路故障识别对保证电网安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于CNN-SVM的高压输电线路故障分段识别方法。针对传统故障识别方法数据特征提取过程复杂的问题，通过深度学习的CNN模型，将故障特征以时序矩阵形式输入其卷积层与池化层，从而简化特征提取与计算过程。此外，针对高压输电线路故障特征不明显导致相间故障识别率较低的问题，提出将故障相间电流差及非故障相负序与零序分量作为特征，输入到SVM模型
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（51477121）～～；
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高压输电线路故障识别对保证电网安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于CNN-SVM的高压输电线路故障分段识别方法。针对传统故障识别方法数据特征提取过程复杂的问题，通过深度学习的CNN模型，将故障特征以时序矩阵形式输入其卷积层与池化层，从而简化特征提取与计算过程。此外，针对高压输电线路故障特征不明显导致相间故障识别率较低的问题，提出将故障相间电流差及非故障相负序与零序分量作为特征，输入到SVM模型，进而判断相间故障接地类型。仿真结果表明，所提方法准确率高，与其他深度学习方法相比，在相间故障识别的准确率上提升尤为显著。
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