摘要
本发明属于故障识别技术领域，具体涉及一种换流站故障类型识别方法和计算机设备。该方法获取换流站运行数据，从中提取出识别换流站中某区域故障类型所需的特征数据，并将提取的特征数据输入至该区域对应的故障类型识别模型中得到该区域的故障类型；其中，某一区域对应的故障类型识别模型是利用包含有故障类型标签的该区域的特征数据的数据集对机器学习模型进行训练得到；换流站中的区域包含有阀区、换流变区、极区、双极区、直流滤波器区和直流线路区。本发明一个机器学习模型针对一个区域，只需少量且有针对性的特征数据便可完成该区域故障类型识别的精准度，满足现代电力系统对故障处理的需求。
