基于变分模态分解与空洞卷积神经网络的配电网故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,零序电流故障特征微弱且繁杂多变,传统选线方法可靠性有待提高。提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与空洞卷积神经网络的配电网故障选线方法。首先,分析配电网健全线路和故障线路的电气特征,采用零序电流作为故障特征信号,为选线模型的输入量提供理论依据;其次,通过变分模态分解把零序电流序列分成不同频率的固有模态函数,提高故障信号特征的平稳性和差异性;然后,采用空洞卷积神经网络作为选线网络,以增大卷积操作感受野的方式增强模型的自适应分类能力;最后,在MATLAB/Simulink中构建10 kV配电网进行算例分析,结果表明,该方法在不同故障场景条件下均有较高的选线效果,验证了所提方法的鲁棒性与准确性。