基于人工智能的输电线路故障识别系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的输电线路故障识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取输电线路故障前后时间段内多个预定时间点的监测参数，所述监测参数包括三相电压、三相电流、零序电流的幅值数据；监测参数特征提取模块，用于将所述多个预定时间点的监测参数分别按照时间维度排列为多个监测参数输入向量后分别通过包含第一卷积层和第二卷积层的第一卷积神经网络模型以得到多个多尺度监测参数特征向量；高斯融合模块，用于基于高斯密度图对所述多个多尺度监测参数特征向量进行融合以得到监测参数协同特征矩阵；融合特征提取模块，用于将所述监测参数协同特征矩阵通过相邻层使用互为转置的卷积核的第二卷积神经网络模型以得到分类特征矩阵；优化模块，用于对所述分类特征矩阵进行基于参数化特征的几何秩序化以得到优化分类特征矩阵；识别结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过多标签分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示该输电线路具有各类故障的概率值。