基于暂态零序电流图像识别的配电网单相接地故障区域定位

《基于暂态零序电流图像识别的配电网单相接地故障区域定位》是一篇聚焦于电力系统故障检测与定位技术的研究论文。随着现代配电网规模的不断扩大和复杂性的增加，如何快速、准确地定位单相接地故障成为保障电网安全运行的重要课题。本文提出了一种创新性的方法，利用暂态零序电流信号进行图像识别，从而实现对配电网中单相接地故障区域的精确定位。

在传统的配电网故障定位方法中，通常依赖于电压、电流的幅值变化以及阻抗计算等手段。然而，这些方法在面对复杂的网络结构和噪声干扰时，存在一定的局限性。特别是在中性点不接地或经消弧线圈接地的配电网中，单相接地故障产生的零序电流信号往往较为微弱，难以通过常规方法准确提取和分析。因此，研究一种能够有效捕捉并处理暂态零序电流信息的新方法显得尤为重要。

本文的核心思想是将暂态零序电流信号转化为图像形式，进而利用图像识别技术进行特征提取与分类。这种方法不仅能够保留原始信号的时间特性，还能通过图像的可视化方式增强对故障特征的理解。具体而言，作者首先对配电网中的暂态零序电流进行采集和预处理，包括滤波、去噪和归一化等步骤，以提高信号的质量和可识别性。

随后，通过对暂态零序电流信号进行时频分析，获得其在不同时间尺度下的能量分布特征，并将其转化为二维图像数据。这种转换过程使得原本一维的电流信号具备了二维空间的信息表达能力，为后续的图像识别提供了良好的基础。在图像生成后，作者采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对图像进行训练和测试，从而实现对故障区域的自动识别。

实验部分展示了该方法在多个典型配电网场景下的应用效果。通过对比传统方法和本文提出的图像识别方法，结果表明，基于暂态零序电流图像识别的方法在故障定位的准确率和响应速度方面均表现出明显优势。尤其是在噪声较强或信号较弱的情况下，该方法仍能保持较高的识别性能，显示出良好的鲁棒性和实用性。

此外，本文还探讨了该方法在实际工程中的可行性与推广价值。由于图像识别技术的发展，使得对暂态信号的处理更加高效和智能化，这为未来配电网的自动化监测与故障诊断提供了新的思路。同时，该方法也为其他类型的电力系统故障检测提供了参考和借鉴。

综上所述，《基于暂态零序电流图像识别的配电网单相接地故障区域定位》论文通过引入图像识别技术，创新性地解决了传统方法在单相接地故障定位中的不足。该研究不仅具有重要的理论意义，也具备广泛的应用前景，为提升配电网的安全性和稳定性提供了有力的技术支持。