基于深度学习的智能分布式馈线自动化故障诊断系统及方法
申请号:CN202510575569
申请日期:2025-05-06
公开号:CN120429753A
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明提供了基于深度学习的智能分布式馈线自动化故障诊断系统及方法,涉及电力系统技术领域,包括动态图通信模块、三级诊断模块和自愈决策模块,所述动态图通信模块基于区块链技术构建P2P通信网络,用于馈线开关节点间实时交换故障特征向量与决策信息;所述集成TCN‑Transformer‑GAT三级诊断模型,实现本地故障特征提取与初步诊断;所述自愈决策模块采用MADQN算法生成隔离与供电恢复策略,通过奖励函数实时优化控制策略;本发明采用三级诊断架构,融合时序、全局、拓扑特征,解决复杂故障识别难题,准确率更高,且将区块链技术引入馈线自动化系统,实现无主架构下的快速决策,突破传统集中式系统的单点故障瓶颈。
技术关键词
智能分布式馈线自动化
故障诊断系统
P2P网络节点
决策
优化控制策略
区块链共识机制
开关节点
故障特征提取
智能合约执行
通信模块
区块链技术
故障诊断方法
BFT共识算法
Dijkstra算法
馈线自动化系统
故障传播路径
诊断模块
时序特征
多头注意力机制