基于深度学习的配电网故障定位与诊断方法研究

陆善伟

江西铜业集团建设有限公司江西九江 332200

摘要：配电网作为电力系统实现电能分配与用户侧接入的关键环节，其安全可靠运行对维持社会生产生活秩序至关重要，在能源转型加速、分布式电源大规模并网以及配电网拓扑结构愈发复杂的背景下，传统依赖人工经验与规则驱动的故障诊断方法难以应对海量多元数据与动态变化的运行工况。本文聚焦配电网故障定位与诊断难题深入探究深度学习技术的应用路径，剖析配电网故障特性及传统方法局限性，系统阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及变体 LSTM、自编码器与生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在配电网故障诊断中的作用机制，结合数据驱动的模型训练与优化策略，通过实际案例验证方法有效性，为配电网智能化运维提供理论与技术支撑，助力提升电力系统故障处理的精准性与高效性。

关键词：配电网；故障诊断；深度学习；卷积神经网络；智能运维

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