公开(公告)号：CN119716393A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411858374.7

申请日：2024-12-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王毅 ,  赖国鹏 ,  陈文礼

IPC: G01R31/08 ,  G01R31/52 ,  G01R31/54 ,  G01R31/58 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明提出了一种抗噪声增强的配电网电缆故障检测与定位方法。通过注入多周期测试信号并采集反射信号，结合m序列去噪特性与自适应小波变换，对多周期反射信号进行去噪和归一化处理，提高信号质量。采用多周期二次互相关加权后功率谱函数求平均，并通过IFFT处理实现抗噪声增强的故障定位。同时提取第一个周期的滤波信号时域特征(如幅值、相位、包络)，与最终的二次互相关加权后功率谱函数IFFT值融合为高维特征向量，输入基于卷积神经网络、LSTM和注意力机制的深度学习模型。注意力机制加权二次互相关加权后功率谱函数IFFT值，提取峰值特征，提升定位精度。该方法实现电缆故障的准确分类与定位，具备高精度和抗干扰能力，适用于复杂环境下的电缆故障检测，为电力系统的稳定运行提供技术支持。