来源：期刊VIP网 时间：
作者：方豪;魏业文;张子洵;张轲钦;
单位：三峡大学电气与新能源学院;三峡大学智慧能源技术湖北省工程研究中心;
摘要：配电网小电流接地系统发生单相接地故障时，故障特征微弱。针对现有故障选线方法准确率不高、泛化能力差的问题，提出一种基于格拉姆角和场和改进密集型卷积神经网络的故障选线方法。首先，利用格拉姆角和场将线路一维零序电流信号转换为二维图像；然后，用融合SENet注意力机制的密集型卷积神经网络提取图像中的故障特征信息，用随机森林算法判别故障线路；最后，采用随机搜索算法优化模型参数，得到最优故障选线融合模型。仿真结果表明，相比于其他故障选线方法，所提方法在选线准确率、抗噪性能、泛化能力等方面表现优秀，为小电流接地系统故障选线提供了一种新思路。
关键词：小电流接地系统;;故障选线;;密集型卷积神经网络;;格拉姆角和场;;SENet注意力机制;;随机森林
基金资助：国家自然科学基金资质项目（52377191）;; 湖北省自然科学基金资助项目（2024AFB584）
