一种基于CEEMDAN-VMD与CNN-BiLSTM-Attention的配电网接地故障定位方法

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一种基于CEEMDAN-VMD与CNN-BiLSTM-Attention的配电网接地故障定位方法
申请号:CN202511131271
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120971889A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
一种基于CEEMDAN‑VMD与CNN‑BiLSTM‑Attention的配电网接地故障定位方法:步骤一:针对行波信号中的高频扰动成分,采用CEEMDAN进行信号分解,利用VMD对高频分量进行处理,结合K‑means聚类对IMF分量进行分类,筛选出高频故障成分;步骤二、设计CNN‑BiLSTM‑Attention混合网络架构,利用CNN提取空间特征,BiLSTM捕捉时序信息,Attention机制聚焦关键突变区域,对故障突变点进行定位。本发明通过上述方法,能够有效提升配电网的故障定位精度和实时性,具有较强的工程应用价值和广泛的推广前景。
技术关键词
配电网接地故障定位方法 Attention机制 BiLSTM模型 混合网络架构 LSTM神经网络 深度网络结构 故障定位精度 记忆单元 信号分解方法 变分方法 振荡特征 信号处理 时序 频率 效应 噪声 矩阵 非线性 端点