(12)發(fā)明專利1039號201-26室(72)發(fā)明人劉鑫李漢豪許天田黎勇開李杰柯錠嘉周榮陳輝就卓亢崔曉曦詹乾坤鄧炎權(quán)袁頌芳所(普通合伙)44493GO1R31/0GO6N20/0析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法融合分析，得到精確得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)21.一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號；對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號；對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)；對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)；對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)；所述對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)步驟，包括：對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行行波法分析，得到行波法位置估計(jì)，并對所述初步故障位置估計(jì)進(jìn)行阻抗法分析，得到阻抗法位置估計(jì)；根據(jù)所述行波法位置估計(jì)和阻抗法位置估計(jì)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，得到初步融合結(jié)果，并對所述初步融合結(jié)果進(jìn)行模糊推理，得到模糊位置區(qū)間；對所述模糊位置區(qū)間進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化，得到候選位置點(diǎn)集，并對所述候選位置點(diǎn)集進(jìn)行德爾菲法評估，得到權(quán)重系數(shù)；根據(jù)所述權(quán)重系數(shù)對候選位置點(diǎn)集進(jìn)行加權(quán)平均，得到加權(quán)位置估計(jì)，并對所述加權(quán)位置估計(jì)進(jìn)行卡爾曼濾波，得到濾波后的位置估計(jì)；通過蒙特卡洛模擬對所述濾波后的位置估計(jì)進(jìn)行誤差分析，得到誤差分布，并根據(jù)所述誤差分布計(jì)算置信區(qū)間，得到精確故障位置坐標(biāo)；對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征在于，所述對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號步驟，包括：對輸電線路兩端的電壓和電流信號進(jìn)行高頻采樣，得到原始電氣信號數(shù)據(jù)，并對所述原始電氣信號數(shù)據(jù)進(jìn)行時間戳標(biāo)記，得到帶時間戳的原始信號數(shù)據(jù)；對所述帶時間戳的原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪處理，得到初步去噪信號，并對所述初步去噪信號進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波，得到濾波后的信號；對所述濾波后的信號進(jìn)行離群值檢測，得到無異常值的信號數(shù)據(jù)，并對所述無異常值的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，得到連續(xù)的信號數(shù)據(jù)；對所述連續(xù)的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，得到頻域特征數(shù)據(jù)，并對所述頻域特征數(shù)據(jù)通過希爾伯特變換對所述目標(biāo)頻段信號進(jìn)行相位校正，得到相位校正后的信號，并對所述相位校正后的信號進(jìn)行時間同步處理，得到兩端同步的電氣信號；對所述兩端同步的電氣信號進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，得到壓縮后的同步信號，并對所述壓縮后的同步信號進(jìn)行量化編碼，得到預(yù)處理后的同步電氣信號。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征在于，所述對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號步驟，包括：對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行小波包分解，得到多尺度信號分量，并對所述多尺度信號分量進(jìn)行能量分布分析，得到能量特征向量；根據(jù)所述能量特征向量對多尺度信號分量進(jìn)行自適應(yīng)閾值選擇，得到候選特征分量，并對所述候選特征分量進(jìn)行稀疏表示，得到稀疏系數(shù)矩陣；對所述稀疏系數(shù)矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到主要特征分量，并對所述主要特征分量進(jìn)3行自適應(yīng)增益調(diào)節(jié)，得到增益調(diào)節(jié)后的信號；通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對所述增益調(diào)節(jié)后的信號進(jìn)行分解，得到本征模態(tài)函數(shù)集，并對所述本征模態(tài)函數(shù)集進(jìn)行相關(guān)性分析，得到關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)；對所述關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)，得到優(yōu)化濾波器參數(shù)，并通過所述優(yōu)化濾波器參數(shù)對關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的模態(tài)函數(shù)；對所述濾波后的模態(tài)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到增強(qiáng)后的故障特征信號。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征在于，所述對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)步驟，包括：對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行短時傅里葉變換，得到時頻譜圖，并對所述時頻譜圖進(jìn)根據(jù)所述特征頻率點(diǎn)集對時頻譜圖進(jìn)行區(qū)域分割，得到時頻特征區(qū)域，并對所述時頻特征區(qū)域進(jìn)行能量密度計(jì)算，得到能量分布特征；對所述能量分布特征進(jìn)行主成分分析，得到主要特征分量，并對所述主要特征分量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到歸一化特征向量；通過小波包變換對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行多尺度分解，得到多尺度系數(shù)，并對所述多尺度系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取，得到統(tǒng)計(jì)特征集；對所述統(tǒng)計(jì)特征集進(jìn)行相關(guān)性分析，得到關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征，并對所述關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行對所述歸一化特征向量和統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行融合，得到故障特征向量，并根據(jù)所述故障特征向量計(jì)算故障發(fā)生時刻和持續(xù)時間，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征在于，所述對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)步對故障特征向量進(jìn)行降維處理，得到降維后的特征數(shù)據(jù)，并對所述降維后的特征數(shù)據(jù)根據(jù)所述特征簇構(gòu)建決策樹模型，得到初步分類規(guī)則，并對所述初步分類規(guī)則進(jìn)行剪通過支持向量機(jī)算法對所述優(yōu)化后的決策規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，得到故障類型分類器，并利用所述故障類型分類器對新的故障特征向量進(jìn)行分類，得到故障類型識別結(jié)果；根據(jù)所述故障類型識別結(jié)果和關(guān)鍵參數(shù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到位置估計(jì)模型，并對所述位置估計(jì)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，得到候選位置估計(jì)模型；利用粒子群算法對所述候選位置估計(jì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到優(yōu)化后的位置估計(jì)模型，并通過所述優(yōu)化后的位置估計(jì)模型對故障特征向量進(jìn)行處理，得到初步故障位置估計(jì)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，其特征在于，所述對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)步驟，包對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理編碼轉(zhuǎn)換，得到地理坐標(biāo)，并根據(jù)所述地理坐標(biāo)在地理信息系統(tǒng)中進(jìn)行定位，得到故障點(diǎn)地理位置；對所述故障點(diǎn)地理位置進(jìn)行地形分析，得到地形特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述地形特征數(shù)據(jù)4沿所述目標(biāo)巡檢路線進(jìn)行實(shí)地勘察，得到現(xiàn)場數(shù)據(jù)，并對所述現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理，得到故障特征圖像；通過計(jì)算機(jī)視覺算法對所述故障特征圖像進(jìn)行分析，得到故障驗(yàn)證結(jié)果，并根據(jù)所述故障驗(yàn)證結(jié)果更新故障位置信息，得到修正后的故障位置；對所述修正后的故障位置與初始精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行偏差分析，得到定位誤差數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述定位誤差數(shù)據(jù)對定位算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，得到優(yōu)化參數(shù)；將所述優(yōu)化參數(shù)和修正后的故障位置整合，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)。5一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方背景技術(shù)[0002]在現(xiàn)代配電網(wǎng)的運(yùn)行管理中，巡檢作為保障電力設(shè)備正常運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，越來越受到重視?，F(xiàn)有技術(shù)通常采用定期人工巡檢和基礎(chǔ)的自動監(jiān)測手段，對配電網(wǎng)中的設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評估和故障檢測。這些方法通過采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和圖像信息，依靠傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和簡單的特征提取算法，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的異常檢測。然而，隨著配電網(wǎng)設(shè)備種類和數(shù)量的增加，傳統(tǒng)的人工巡檢方式效率低下且容易遺漏問題，無法及時、全面地反映設(shè)備狀[0003]盡管現(xiàn)有技術(shù)在一定程度上提高了配電網(wǎng)的巡檢效率，但仍存在多個不足之處。一方面，傳統(tǒng)的圖像處理算法對復(fù)雜環(huán)境下的圖像噪聲敏感，導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)處理效果不佳，難以準(zhǔn)確提取設(shè)備特征。另一方面，現(xiàn)有的異常檢測手段缺乏智能化和自動化，不能實(shí)時響應(yīng)設(shè)備故障的動態(tài)變化，無法提供有效的決策支持。這使得設(shè)備故障的定位和評估存在一定的滯后性，影響了配電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行。因此，急需一種更為智能化、高效的巡檢管理方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的諸多問題。發(fā)明內(nèi)容[0004]有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，用于提高基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位的效率。[0005]本發(fā)明提供了一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法，包括：對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號；對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號；對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)；對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)；對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)；對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)。[0006]本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號，有效消除了原始信號中的噪聲和干擾，提高了后續(xù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量。對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號，突出了故障特征，抑制了背景噪聲，大大提高了故障特征的識別率。隨后，對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)，全面捕捉了故障信號的時域和頻域特征，為準(zhǔn)確定位奠定了基礎(chǔ)。對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)，這一創(chuàng)新性的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了故障類型的自動識別和初步定位，大大提高了定位的效率和準(zhǔn)確性。對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行6多算法融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)，綜合了多種定位算法的優(yōu)勢，顯著提升了定位的精確度。最后，對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)，不僅驗(yàn)證了定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，還通過反饋機(jī)制不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能。整體而言，這種方法通過信號增強(qiáng)、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)和多算法融合等技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，大幅提高了故障定位的準(zhǔn)確性、效率和可靠性。附圖說明[0007]為了更清楚地說明本發(fā)明具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0008]圖1為本發(fā)明實(shí)施例中一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法的流程圖。具體實(shí)施方式[0009]下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。[0011]此外，下面所描述的本發(fā)明不同實(shí)施方式中所涉及的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互結(jié)合。[0012]為便于理解，下面對本發(fā)明實(shí)施例的具體流程進(jìn)行描述，請參閱圖1,圖1是本發(fā)明實(shí)施例的一種基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法的流程圖，如圖1所示，包括以下步驟：[0013]S101、對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號；[0014]S102、對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號；[0015]S103、對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)；[0016]S104、對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)；[0017]S105、對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)；[0018]S106、對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)。[0019]需要說明的是，通過高頻采樣設(shè)備在輸電線路的兩端同時采集電壓和電流信號，采樣頻率通常設(shè)置在幾千赫茲到幾萬赫茲之間，以捕捉瞬態(tài)故障特征。采集到的原始信號7經(jīng)過時間戳標(biāo)記后，進(jìn)行小波去噪處理以消除背景噪聲，然后通過自適應(yīng)中值濾波去除脈沖干擾。對濾波后的信號進(jìn)行離群值檢測和插值處理，確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可靠性。接著，對處理后的信號進(jìn)行傅里葉變換，提取頻域特征，并通過帶通濾波器保留目標(biāo)頻段信號。最后，利用希爾伯特變換進(jìn)行相位校正，確保兩端信號的時間同步，得到預(yù)處理后的同步電氣信號。[0020]首先利用小波包分解將信號分解為多個尺度的信號分量，然后對這些分量進(jìn)行能量分布分析，選擇包含故障特征的關(guān)鍵分量。對選定的分量進(jìn)行稀疏表示和奇異值分解，提分解進(jìn)一步分解信號，提取本征模態(tài)函數(shù)，并通過相關(guān)性分析選擇與故障最相關(guān)的模態(tài)函數(shù)。最后，設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器對這些關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理，重構(gòu)得到增強(qiáng)后的故障特征信號。利用短時傅里葉變換獲得信號的時頻譜圖，通過峰值檢測識別特征頻率點(diǎn)。然后，根據(jù)這些特征點(diǎn)對時頻譜圖進(jìn)行區(qū)域分割，計(jì)算各區(qū)域的能量密度分布。對能量分布特征進(jìn)行主成分分析，提取主要特征分量并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時，利用小波包變換對信號進(jìn)行多尺度分解，提取統(tǒng)計(jì)特征。將這些特征進(jìn)行融合，形成最終的故障特征向量，并計(jì)算故障發(fā)生時刻和持續(xù)時間等關(guān)鍵參數(shù)。對特征向量進(jìn)行降維處理，減少數(shù)據(jù)冗余。然后利用聚類過剪枝優(yōu)化得到精簡的分類規(guī)則。利用支持向量機(jī)算法對優(yōu)化后的決策規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，得到故障類型分類器。對于位置估計(jì)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用故障類型識別結(jié)果和關(guān)鍵參數(shù)作為輸入，通過交叉驗(yàn)證選擇最佳模型結(jié)構(gòu)。最后，使用粒子群算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高位置估計(jì)的準(zhǔn)確性。結(jié)合了行波法和阻抗法兩種傳統(tǒng)定位方法的優(yōu)勢。首先分別使用這兩種方法對故障進(jìn)行定位，然后構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對兩種方法的結(jié)果進(jìn)行初傳算法在這個區(qū)間內(nèi)搜索最優(yōu)解，得到一系列候選位置點(diǎn)。通過德爾菲法對這些候選點(diǎn)進(jìn)行專家評估，給出權(quán)重系數(shù)。根據(jù)權(quán)重系數(shù)對候選位置進(jìn)行加權(quán)平均，并使用卡爾曼濾波器進(jìn)一步優(yōu)化位置估計(jì)。最后，通過蒙特卡洛模擬方法分析定位誤差，計(jì)算置信區(qū)間，得到最終的精確故障位置坐標(biāo)。將故障位置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)，在地理信息系統(tǒng)中進(jìn)行定位。根據(jù)定位結(jié)果分析周邊地形特征，規(guī)劃最優(yōu)巡檢路線。沿著規(guī)劃路線進(jìn)行實(shí)地勘察，采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)和圖像。利用計(jì)算機(jī)視覺算法分析故障特征圖像，驗(yàn)證故障位置的準(zhǔn)確性。如果實(shí)際故障位置與計(jì)算結(jié)果存在偏差，更新故障位置信息，并分析偏差原因。根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整定位算法的參數(shù)，優(yōu)化系統(tǒng)性能。最后，將修正后的故障位置和優(yōu)化參數(shù)整合，形成最終的故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)。[0021]通過執(zhí)行上述步驟，對輸電線路兩端的電氣信號進(jìn)行采集與預(yù)處理，得到預(yù)處理后的同步電氣信號，有效消除了原始信號中的噪聲和干擾，提高了后續(xù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量。對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的故障特征信號，突出了故障特征，抑制了背景噪聲，大大提高了故障特征的識別率。隨后，對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行時頻分析和特征提取，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)，全面捕捉了故障信號的時域和頻域特征，為準(zhǔn)確定位奠定了基礎(chǔ)。對故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析，得到故障類型識別結(jié)果和初步故障位置估計(jì)，這一創(chuàng)新性的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了故障類型的自動識別和初步定位，大大提高了定位的效率和準(zhǔn)確性。對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行多算法8融合分析，得到精確故障位置坐標(biāo)，綜合了多種定位算法的優(yōu)勢，顯著提升了定位的精確度。最后，對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理信息映射和實(shí)地驗(yàn)證，得到故障定位結(jié)果和系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)，不僅驗(yàn)證了定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，還通過反饋機(jī)制不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能。整體而言，這種方法通過信號增強(qiáng)、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)和多算法融合等技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，大幅提高了故障定位的準(zhǔn)確性、效率和可靠性。[0022]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S101的過程可以具體包括如下步驟：[0023](1)對輸電線路兩端的電壓和電流信號進(jìn)行高頻采樣，得到原始電氣信號數(shù)據(jù)，并對原始電氣信號數(shù)據(jù)進(jìn)行時間戳標(biāo)記，得到帶時間戳的原始信號數(shù)據(jù)；[0024](2)對帶時間戳的原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪處理，得到初步去噪信號，并對初步去噪信號進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波，得到濾波后的信號；[0025](3)對濾波后的信號進(jìn)行離群值檢測，得到無異常值的信號數(shù)據(jù)，并對無異常值的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，得到連續(xù)的信號數(shù)據(jù)；[0026](4)對連續(xù)的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，得到頻域特征數(shù)據(jù)，并對頻域特征數(shù)據(jù)進(jìn)[0027](5)通過希爾伯特變換對目標(biāo)頻段信號進(jìn)行相位校正，得到相位校正后的信號，并對相位校正后的信號進(jìn)行時間同步處理，得到兩端同步的電氣信號；[0028](6)對兩端同步的電氣信號進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，得到壓縮后的同步信號，并對壓縮后的同步信號進(jìn)行量化編碼，得到預(yù)處理后的同步電氣信號。[0029]具體地，使用高精度的數(shù)字采樣設(shè)備，通常采樣頻率設(shè)置在10kHz至100kHz之間，以確保能夠捕捉到瞬態(tài)故障特征。采樣得到的原始電氣信號數(shù)據(jù)隨即進(jìn)行時間戳標(biāo)記，這一步驟至關(guān)重要，因?yàn)樗鼮楹罄m(xù)的信號同步處理奠定了基礎(chǔ)。時間戳的精度通常達(dá)到微秒級，以保證兩端信號的精確對齊。接下來，對帶時間戳的原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪處理。小波去噪是一種有效的信號處理技術(shù)，它能夠在保留信號重要特征的同時去除背景噪聲。具體操作包括選擇合適的小波基函數(shù)，對信號進(jìn)行小波分解，設(shè)定閾值去除噪聲系數(shù)，然后重構(gòu)信號。得到初步去噪信號后，再進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波。自適應(yīng)中值濾波能夠有效去除脈沖干擾，同時保護(hù)信號的邊緣信息。濾波窗口的大小會根據(jù)局部信號特性動態(tài)調(diào)整，以達(dá)到最佳的濾波效果。[0030]濾波后的信號還需要進(jìn)行離群值檢測。離群值檢測旨在識別和剔除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些異常點(diǎn)可能由設(shè)備故障或瞬時干擾引起。常用的檢測方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法(如3σ證信號的連續(xù)性。插值方法可以選擇線性插值、樣條插值或更復(fù)雜的算法，具體選擇取決于信號的特性和精度要求。對連續(xù)的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換是為了獲得信號的頻域特征?？焖俑道锶~變換(FFT)通常用于這一目的，它能夠高效地將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域。在頻域中，不同類型的故障會表現(xiàn)出不同的特征頻率。得到頻域特征數(shù)據(jù)后，應(yīng)用帶通濾波器以保留目標(biāo)頻段信號。帶通濾波器的參數(shù)設(shè)置基于故障特征頻率的先驗(yàn)知識，通常會保留包含故障信息的頻段(如工頻及其諧波、故障瞬態(tài)頻率等),同時濾除高頻噪聲和低頻干擾。[0031]希爾伯特變換用于對目標(biāo)頻段信號進(jìn)行相位校正。希爾伯特變換能夠得到信號的解析表示，從而分離出信號的幅度和相位信息。相位校正的目的是消除由于傳輸線路特性、測量設(shè)備等因素引起的相位偏差，確保兩端信號的相位一致性。相位校正后，對信號進(jìn)行時9間同步處理。時間同步是雙端定位方法的關(guān)鍵，它通過比對兩端信號的時間戳，并結(jié)合線路參數(shù)(如線路長度、傳播速度等)來對齊信號。最后，對兩端同步的電氣信號進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和量化編碼。數(shù)據(jù)壓縮旨在減少數(shù)據(jù)量，提高傳輸和存儲效率。常用的壓縮方法包括小波壓縮、壓縮感知等。壓縮后的信號進(jìn)行量化編碼，將連續(xù)的信號值映射到離散的數(shù)字代碼。量化過程需要權(quán)衡數(shù)據(jù)精度和存儲空間，通常采用非均勻量化方法以在保證關(guān)鍵信息精度的同時減少數(shù)據(jù)量。[0032]例如：某330kV輸電線路發(fā)生單相接地故障，在線路兩端安裝的故障定位裝置同時啟動。采樣頻率設(shè)置為20kHz,采集1秒鐘的電壓和電流數(shù)據(jù)，得到20000個采樣點(diǎn)。每個采樣點(diǎn)都附加一個精確到微秒的時間戳。對原始數(shù)據(jù)應(yīng)用db4小波進(jìn)行5層分解去噪，噪聲閾值設(shè)為0.05,去除了約90%的背景噪聲。自適應(yīng)中值濾波窗口大小在3-7之間動態(tài)調(diào)整，成功濾除了10個由開關(guān)操作引起的脈沖干擾。使用3σ準(zhǔn)則進(jìn)行離群值檢測，識別并移除了5個異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后用三次樣條插值法填補(bǔ)數(shù)據(jù)空缺。對處理后的19995個數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行2048點(diǎn)FFT,得到0-10kHz的頻譜。設(shè)計(jì)帶通濾波器，通帶為45-55Hz和400-600Hz,保留了工頻信號和故障瞬態(tài)特征。希爾伯特變換后發(fā)現(xiàn)兩端信號存在2度的相位差，進(jìn)行校正。最后，使用小波壓縮算法將數(shù)據(jù)量壓縮到原來的30%,并采用8位非均勻量化進(jìn)行編碼。整個預(yù)處理過程耗時約50毫秒。[0033]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S102的過程可以具體包括如下步驟：[0034](1)對預(yù)處理后的同步電氣信號進(jìn)行小波包分解，得到多尺度信號分量，并對多尺度信號分量進(jìn)行能量分布分析，得到能量特征向量；[0035](2)根據(jù)能量特征向量對多尺度信號分量進(jìn)行自適應(yīng)閾值選擇，得到候選特征分[0036](3)對稀疏系數(shù)矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到主要特征分量，并對主要特征分量進(jìn)行自適應(yīng)增益調(diào)節(jié)，得到增益調(diào)節(jié)后的信號；[0037](4)通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對增益調(diào)節(jié)后的信號進(jìn)行分解，得到本征模態(tài)函數(shù)集，并對本征模態(tài)函數(shù)集進(jìn)行相關(guān)性分析，得到關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)；[0038](5)對關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)，得到優(yōu)化濾波器參數(shù)，并通過優(yōu)化濾波器參數(shù)對關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的模態(tài)函數(shù)；[0039](6)對濾波后的模態(tài)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到增強(qiáng)后的故障特征信號。[0040]具體地，小波包分解是小波變換的擴(kuò)展，它對信號的高頻部分也進(jìn)行細(xì)分，提供了更精細(xì)的頻率劃分。具體實(shí)施時，選擇合適的小波基函數(shù)(如Daubechies小波)和分解層數(shù)，將信號分解為不同頻帶的子信號。對這些多尺度信號分量進(jìn)行能量分布分析，計(jì)算每個分量的能量值，形成能量特征向量。能量特征向量反映了信號在不同頻帶的能量分布情況，有助于識別故障特征。根據(jù)能量特征向量，采用自適應(yīng)閾值選擇方法篩選出包含故障信息的候選特征分量。自適應(yīng)閾值的設(shè)置考慮了信號的整體能量分布和局部特性，通常采用基于統(tǒng)計(jì)特性或信息熵的方法確定。選出的候選特征分量隨后進(jìn)行稀疏表示，這是一種將信號表示為少量基本元素線性組合的方法。稀疏表示通過求解優(yōu)化問題，在預(yù)定義的字典中尋找最能表示信號特征的少量原子，得到稀疏系數(shù)矩陣。稀疏表示有助于突出信號的本質(zhì)特[0041]對稀疏系數(shù)矩陣進(jìn)行奇異值分解是提取主要特征分量的有效方法。奇異值分解將矩陣分解為三個矩陣的乘積，其中奇異值反映了特征的重要性。通過保留較大的奇異值及其對應(yīng)的奇異向量，重構(gòu)得到主要特征分量。對這些主要特征分量進(jìn)行自適應(yīng)增益調(diào)節(jié)，旨在突出故障特征，抑制背景噪聲。增益調(diào)節(jié)的幅度根據(jù)信號的局部特性動態(tài)調(diào)整，以避免過度放大噪聲或抑制有用信息。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種自適應(yīng)的信號處理方法，特別適用于非線性和非平穩(wěn)信號的分析。它將信號分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)(IMF),每個IMF代表信號的一個固有振蕩模式。對增益調(diào)節(jié)后的信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到一組IMF。隨后對這些IMF進(jìn)行相關(guān)性分析，計(jì)算每個IMF與原始信號的相關(guān)系數(shù)，選擇相關(guān)性較高的IMF作為關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)。這些關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)通常包含了最重要的故障特征信息。[0042]對關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)是進(jìn)一步優(yōu)化信號的重要步驟。自適應(yīng)濾波器能夠根據(jù)輸入信號的特性自動調(diào)整其參數(shù)，以達(dá)到最佳的濾波效果。常用的自適應(yīng)濾波算法包括最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法。通過這些算法，確定最優(yōu)的濾波器參數(shù)，然后利用這些參數(shù)對關(guān)鍵模態(tài)函數(shù)進(jìn)行濾波處理，進(jìn)一步提升信噪比，得到濾波后的模態(tài)函數(shù)。最后，對濾波后的模態(tài)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到增強(qiáng)后的故障特征信號。重構(gòu)過程通常是將選定的濾波后模態(tài)函數(shù)直接相加，或者采用加權(quán)求和的方式，權(quán)重可以基于各模態(tài)函數(shù)的能量或相關(guān)性確定。重構(gòu)得到的信號保留了原始信號中的關(guān)鍵故障特征，同時大幅降低了噪聲和干擾的影響。[0043]例如：某500kV輸電線路發(fā)生單相接地故障，采集到的預(yù)處理后的同步電氣信號長度為10000點(diǎn)。首先，使用db4小波基對信號進(jìn)行5層小波包分解，得到32個頻帶的信號分量。計(jì)算每個分量的能量，形成32維能量特征向量。設(shè)置能量閾值為總能量的1%,選出能量超過閾值的10個候選特征分量。對這10個分量進(jìn)行稀疏表示，使用100個原子的過完備字典，求解得到稀疏系數(shù)矩陣。對該矩陣進(jìn)行奇異值分解，保留前5個最大奇異值對應(yīng)的特征分量。自適應(yīng)增益調(diào)節(jié)將這5個分量的峰值統(tǒng)一調(diào)整到原信號峰值的80%。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到8個IMF,通過相關(guān)性分析選出相關(guān)系數(shù)大于0.6的3個關(guān)鍵IMF。使用LMS算法設(shè)計(jì)50階自適應(yīng)量比例確定。整個信號增強(qiáng)過程耗時約100毫秒，得到的增強(qiáng)信號中故障特征更加明顯，信噪比提高了約15dB,為后續(xù)的故障定位分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。[0044]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S103的過程可以具體包括如下步驟：[0045](1)對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行短時傅里葉變換，得到時頻譜圖，并對時頻譜圖進(jìn)行峰值檢測，得到特征頻率點(diǎn)集；[0046](2)根據(jù)特征頻率點(diǎn)集對時頻譜圖進(jìn)行區(qū)域分割，得到時頻特征區(qū)域，并對時頻特征區(qū)域進(jìn)行能量密度計(jì)算，得到能量分布特征；[0047](3)對能量分布特征進(jìn)行主成分分析，得到主要特征分量，并對主要特征分量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到歸一化特征向量；[0048](4)通過小波包變換對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行多尺度分解，得到多尺度系數(shù)，并對多尺度系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取，得到統(tǒng)計(jì)特征集；[0049](5)對統(tǒng)計(jì)特征集進(jìn)行相關(guān)性分析，得到關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征，并對關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行組[0050](6)對歸一化特征向量和統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行融合，得到故障特征向量，并根據(jù)故障特征向量計(jì)算故障發(fā)生時刻和持續(xù)時間，得到故障特征向量和關(guān)鍵參數(shù)。11[0051]具體地，短時傅里葉變換將信號分割成小的時間窗口，對每個窗口進(jìn)行傅里葉變換，從而得到信號隨時間變化的頻率信息。生成時頻譜圖，直觀展示了信號在不同時間點(diǎn)的頻率成分。對時頻譜圖進(jìn)行峰值檢測，識別出能量集中的特征頻率點(diǎn)，這些點(diǎn)通常對應(yīng)故障特征。峰值檢測采用局部最大值搜索算法，設(shè)置適當(dāng)?shù)拈撝狄赃^濾微弱的峰值，得到特征頻率點(diǎn)集。根據(jù)特征頻率點(diǎn)集對時頻譜圖進(jìn)行區(qū)域分割，將時頻平面劃分為多個特征區(qū)域。分割方法可以采用基于閾值的分割或聚類算法，如K-means聚類。分割后的時頻特征區(qū)域反映了故障信號在時頻域的分布特性。對每個時頻特征區(qū)域計(jì)算能量密度，得到能量分布特征。能量密度計(jì)算考慮了區(qū)域內(nèi)信號幅值的平方和與區(qū)域面積的比值，反映了故障能量在時頻平面上的集中程度。[0052]對能量分布特征進(jìn)行主成分分析是降維和提取主要特征的有效方法。主成分分析通過正交變換將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為線性無關(guān)的變量，即主成分。選取貢獻(xiàn)率較大的前幾個主成分作為主要特征分量，既保留了原始數(shù)據(jù)的主要信息，又減少了數(shù)據(jù)維度。對主要特征分量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同量綱的特征轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一尺度，得到歸一化特征向量。標(biāo)準(zhǔn)化處理通常采用z-score方法，確保不同特征在后續(xù)分析中具有相同的權(quán)重。通過小波包變換對增強(qiáng)后的故障特征信號進(jìn)行多尺度分解，提供了信號在時間和頻率域的細(xì)致表示。小波包變換是小波變換的擴(kuò)展，對信號的高頻部分也進(jìn)行細(xì)分，提供更精細(xì)的頻率劃分。多尺度分解得到的系數(shù)反映了信號在不同尺度和頻帶上的特征。對這些多尺度系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特信號在不同尺度上的分布特性。[0053]對統(tǒng)計(jì)特征集進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出與故障類型和位置高度相關(guān)的特征，得到關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征。相關(guān)性分析可以采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)或互信息等方法。選擇相關(guān)性高且互相之間相關(guān)性低的特征，以避免信息冗余。對篩選出的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行組合，形成統(tǒng)計(jì)特征向量。組合方式可以是簡單的拼接或加權(quán)求和，權(quán)重可根據(jù)各特征的重要性確定。將歸一化特征向量和統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行融合，得到最終的故障特征向量。融合方法可以采用特征級融合或決策級融合。特征級融合直接將兩個向量拼接，決策級融合則是對兩個向量分別進(jìn)行分類，然后綜合結(jié)果。融合后的特征向量包含了時頻域和統(tǒng)計(jì)域的綜合信息。根據(jù)融合后的故障特征向量，通過設(shè)定閾值或使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的時刻和[0054]例如：某220kV輸電線路發(fā)生兩相短路故障，采集到的增強(qiáng)后故障特征信號長度為疊率50%,得到時頻譜圖。對時頻譜圖進(jìn)行峰值檢測，設(shè)置能量閾值為平均能量的3倍，檢測到15個特征頻率點(diǎn)。根據(jù)這些點(diǎn)，使用K-means算法(K=5)對時頻譜圖進(jìn)行區(qū)域分割。計(jì)算每個區(qū)域的能量密度，得到5維能量分布特征。對能量分布特征進(jìn)行主成分分析，選取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的前3個主成分作為主要特征分量，進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化，得到歸一化特征向量。同時，使用db4小波基對信號進(jìn)行4層小波包分解，得到16個頻帶的系數(shù)。對每個頻帶計(jì)絕對值大于0.7的10個特征作為關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征。將歸一化特征向量(3維)和關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)特征(10維)直接拼接，得到13維的最終故障特征向量。根據(jù)特征向量中能量突變和頻率特征的變化，判斷故障發(fā)生時刻為采樣點(diǎn)的8732處(對應(yīng)實(shí)際時間0.8732秒),持續(xù)時間為0.15秒。整個特征提取和分析過程耗時約200毫秒，為后續(xù)的精確故障定位奠定了基礎(chǔ)。[0055]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S104的過程可以具體包括如下步驟：[0056](1)對故障特征向量進(jìn)行降維處理，得到降維后的特征數(shù)據(jù)，并對降維后的特征數(shù)[0057](2)根據(jù)特征簇構(gòu)建決策樹模型，得到初步分類規(guī)則，并對初步分類規(guī)則進(jìn)行剪枝[0058](3)通過支持向量機(jī)算法對優(yōu)化后的決策規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，得到故障類型分類器，并利用故障類型分類器對新的故障特征向量進(jìn)行分類，得到故障類型識別結(jié)果；[0059](4)根據(jù)故障類型識別結(jié)果和關(guān)鍵參數(shù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到位置估計(jì)模型，并對位置估計(jì)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，得到候選位置估計(jì)模型；[0060](5)利用粒子群算法對候選位置估計(jì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到優(yōu)化后的位置估計(jì)模型，并通過優(yōu)化后的位置估計(jì)模型對故障特征向量進(jìn)行處理，得到初步故障位置估計(jì)。[0061]具體地，常用的降維方法包括主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)。PCA通過正交變換將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為線性無關(guān)的變量，保留方差貢獻(xiàn)率較大的主成分。LDA則考慮類別信息，尋找最大化類間方差和最小化類內(nèi)方差的投影方向。降維后的特征數(shù)據(jù)保留了原始數(shù)據(jù)的主要信息，同時大大減少了數(shù)據(jù)維度。對降維后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，通常采用K-means或?qū)哟尉垲愃惴?，將相似的故障特征歸為一類，形成特征簇。聚類分析有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的故障類型識別提供基礎(chǔ)。根據(jù)特征簇構(gòu)建決策樹模型是一種直觀且高效的分類方法。決策樹通過一系列if-then規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個特征測試，每個葉節(jié)點(diǎn)代表一個類別。常用的決策樹算法包括ID3、C4.5和CART。構(gòu)建過程中，算法根據(jù)信息增益或基尼系數(shù)選擇最佳分裂特征，遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。得到的初步分類規(guī)則可能過于復(fù)雜，存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)。因此，需要進(jìn)行剪枝優(yōu)化，包括預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝在樹生長過程中就進(jìn)行限制，而后剪枝則是在完全生長的樹上進(jìn)行簡化。剪枝的目標(biāo)是在保持分類準(zhǔn)確率的同時，減少樹的復(fù)雜度，提高模型[0062]通過支持向量機(jī)(SVM)算法對優(yōu)化后的決策規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，可以得到更為魯棒的故障類型分類器。SVM的核心思想是在高維空間中構(gòu)建一個最優(yōu)分離超平面，使得不同類別的樣本間隔最大。對于非線性可分的情況，SVM通過核技巧將數(shù)據(jù)映射到高維空間。常用的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核和徑向基函數(shù)(RBF)核。SVM的訓(xùn)練過程涉及求解二次規(guī)劃問題，得到支持向量和決策邊界。訓(xùn)練完成后，利用故障類型分類器對新的故障特征向量進(jìn)行分類，得到故障類型識別結(jié)果。根據(jù)故障類型識別結(jié)果和關(guān)鍵參數(shù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于故障位置估計(jì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性映射能力，適合處理復(fù)雜的故障位置估計(jì)問題。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括多層感知機(jī)(MLP)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。構(gòu)建過程中，需要確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)量)、激活函數(shù)(如ReLU、sigmoid)和損失函數(shù)(如均方誤差)。使用反向傳播算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，通過梯度下降法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。為了評估模型的泛化能力，對位置估計(jì)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證。常用的方法是K折交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集分成K份，輪流使用K-1份作為訓(xùn)練集，1份作為驗(yàn)證集。通過交叉驗(yàn)證，可以得到多個候選位置估計(jì)模[0063]利用粒子群算法(PSO)對候選位置估計(jì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型性能。優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、隱藏層數(shù)量、每層神經(jīng)元數(shù)等。每個粒子代表一組超參數(shù)組合，通過迭代更新粒子的位置和速度，尋找使得模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合。優(yōu)化過程中，定義適當(dāng)?shù)倪m應(yīng)度函數(shù)(如驗(yàn)證集上的均方誤差)來評估參數(shù)組合的優(yōu)劣。最終得到優(yōu)化后的位置估計(jì)模型，該模型具有更好的泛化能力和預(yù)測精度。[0064]例如：某330kV輸電線路發(fā)生單相接地故障，采集到的故障特征向量為50維。首先，使用PCA進(jìn)行降維，保留累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)95%的主成分，將特征向量降至15維。對降維后的構(gòu)建決策樹，初始樹深度為10。通過交叉驗(yàn)證確定最佳剪枝參數(shù)，將樹深度減少到6,得到優(yōu)化后的決策規(guī)則。使用RBF核的SVM對決策規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，核參數(shù)γ=0.1,懲罰參數(shù)C=10,在驗(yàn)證集上達(dá)到98%的分類準(zhǔn)確率。根據(jù)SVM分類結(jié)果和故障發(fā)生時刻、持續(xù)時間等關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建一個3層的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層神經(jīng)元數(shù)分別為20和10,使用ReLU激活函數(shù)。采用5折交叉驗(yàn)證，得到5個候選位置估計(jì)模型。使用PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)，粒子數(shù)設(shè)為30,迭代次數(shù)為100,搜索范圍包括學(xué)習(xí)率(0.001-0.1)和隱藏層神經(jīng)元數(shù)(10-50)。優(yōu)化后的最佳模型在測試集上的平均絕對誤差為線路總長度的0.5%。將新的故障特征向量輸入優(yōu)化后的模型，得到故障位置估計(jì)為距線路起點(diǎn)68.3km處。整個故障類型識別和位置估計(jì)過程耗時約300毫秒，為快速準(zhǔn)確的故障定位提供了有力支持。[0065]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S105的過程可以具體包括如下步驟：[0066](1)對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行行波法分析，得到行波法位置估計(jì)，并對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行阻抗法分析，得到阻抗法位置估計(jì)；[0067](2)根據(jù)行波法位置估計(jì)和阻抗法位置估計(jì)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，得到初步融合[0068](3)對模糊位置區(qū)間進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化，得到候選位置點(diǎn)集，并對候選位置點(diǎn)集進(jìn)[0069](4)根據(jù)權(quán)重系數(shù)對候選位置點(diǎn)集進(jìn)行加權(quán)平均，得到加權(quán)位置估計(jì)，并對加權(quán)位置估計(jì)進(jìn)行卡爾曼濾波，得到濾波后的位置估計(jì)；[0070](5)通過蒙特卡洛模擬對濾波后的位置估計(jì)進(jìn)行誤差分析，得到誤差分布，并根據(jù)誤差分布計(jì)算置信區(qū)間，得到精確故障位置坐標(biāo)。[0071]具體地，基于信號增強(qiáng)的雙端故障定位方法中，對初步故障位置估計(jì)進(jìn)行行波法和阻抗法分析是提高定位精度的關(guān)鍵步驟。行波法利用故障產(chǎn)生的高頻電磁波在線路上的傳播特性進(jìn)行定位。具體實(shí)施時，首先對兩端采集的高頻信號進(jìn)行小波變換，識別故障初始行波的到達(dá)時刻。然后，根據(jù)行波傳播速度和兩端行波到達(dá)時間差，計(jì)算故障點(diǎn)到線路兩端的距離。阻抗法則基于故障點(diǎn)阻抗與線路單位長度阻抗的關(guān)系進(jìn)行定位。實(shí)施過程中，通過測量故障時刻的電壓和電流，計(jì)算故障點(diǎn)等效阻抗，再結(jié)合線路參數(shù)推算故障距離。根據(jù)行波法和阻抗法的位置估計(jì)結(jié)果構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了兩種方法的概率融合。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率圖模型的推理方法，能夠處理不確定性和復(fù)雜依賴關(guān)系。在本方案中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)包括行波法結(jié)果、阻抗法結(jié)果和實(shí)際故障位置，通過條件概率表描述節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到初步融合結(jié)果。隨后，對初步融合結(jié)果進(jìn)行模糊推理，引入專家知識和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。模糊推理過程包括模糊化、模糊規(guī)則推理和去模糊化三個步驟，最終得到一個模糊位置區(qū)間。對模糊位置區(qū)間進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化是為了在模糊區(qū)間內(nèi)尋找最優(yōu)的候選位置點(diǎn)集。遺傳算法模擬生物進(jìn)化過程，通過選擇、交叉和變異操作不斷優(yōu)化解的種群。在本方案中，每個染色體代表一個可能的故障位置，適應(yīng)度函數(shù)基于行波法和阻抗法的誤差設(shè)計(jì)。通過多代進(jìn)化，得到一組優(yōu)質(zhì)的候選位置點(diǎn)。對這些候選位置點(diǎn)進(jìn)行德爾菲法評估，綜合多位專家的意見。德爾菲法是一種結(jié)構(gòu)化的群體溝通技術(shù)，通過多輪匿名問卷調(diào)查，逐步形成專家共識。每位專家根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)和提供的數(shù)據(jù)對候選位置進(jìn)行評分，經(jīng)過多輪迭代，最終得到每個候選位置的權(quán)重系數(shù)。[0072]根據(jù)權(quán)重系數(shù)對候選位置點(diǎn)集進(jìn)行加權(quán)平均，得到一個綜合的位置估計(jì)。充分考慮了每個候選位置的可信度，使最終結(jié)果更加可靠。對加權(quán)位置估計(jì)進(jìn)行卡爾曼濾波，進(jìn)一步提高定位精度。卡爾曼濾波是一種遞歸的狀態(tài)估計(jì)算法，能夠在存在測量噪聲的情況下對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。在本方案中，卡爾曼濾波利用歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前測量值，不斷更新故障位置的估計(jì)，得到濾波后的位置估計(jì)。通過蒙特卡洛模擬對濾波后的位置估計(jì)進(jìn)行誤差分析，能夠全面評估定位結(jié)果的不確定性。蒙特卡洛方法通過大量隨機(jī)抽樣來模擬復(fù)雜系統(tǒng)的行為。在本方案中，根據(jù)測量誤差和模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性，生成大量樣本，計(jì)算每個樣本的故障位置。通過分析這些模擬結(jié)果，得到故障位置估計(jì)的誤差分布?；谡`差分布，計(jì)算置信區(qū)間，給出一個具有統(tǒng)計(jì)意義的故障位置范圍。這個置信區(qū)間不僅提供了精確的故障位置坐標(biāo)，還量化了定位結(jié)果的可靠性。[0073]例如：某500kV輸電線路長度為300km,發(fā)生單相接地故障。初步故障位置估計(jì)為距離起點(diǎn)180km處。對該位置進(jìn)行行波法分析，通過對兩端高頻信號進(jìn)行小波變換，識別出故障初始行波到達(dá)時刻分別為t1=0.6ms和t2=0.8ms。考慮行波傳播速度v=290m/μs,計(jì)算得到行波法位置估計(jì)為175.8km。同時，利用阻抗法，測量得到故障點(diǎn)等效阻抗為45+j60Ω,結(jié)合線路參數(shù)(每公里阻抗為0.25+j0.32Ω/km),計(jì)算得到阻抗法位置估計(jì)為183.2km。[0074]構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，融合行波法和阻抗法結(jié)果。經(jīng)過訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)給出初步融合結(jié)果為179.5km。對此結(jié)果進(jìn)行模糊推理，考慮線路參數(shù)誤差和測量誤差，得到模糊位置區(qū)間為[177km,182km]。使用遺傳算法在此區(qū)間內(nèi)優(yōu)化，種群大小設(shè)為100,進(jìn)化代數(shù)為50,得到10個候選位置點(diǎn)。通過德爾菲法，5位專家對這10個點(diǎn)進(jìn)行3輪評估，最終得到權(quán)重系數(shù)。根據(jù)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到加權(quán)位置估計(jì)為179.8km。對此估計(jì)進(jìn)行卡爾曼濾波，考慮歷史故障數(shù)據(jù)和當(dāng)前測量值，得到濾波后的位置估計(jì)為179.6km。最后，進(jìn)行10000次蒙特卡洛模擬，生成誤差分布。分析結(jié)果顯示，95%置信區(qū)間為[179.2km,180.0km]。因此，精確故障位置坐標(biāo)確定為179.6km,置信區(qū)間為±0.4km。整個多算法融合分析過程耗時約500ms,顯著提高了故障定位的準(zhǔn)確性和可靠性。[0075]在一具體實(shí)施例中，執(zhí)行步驟S106的過程可以具體包括如下步驟：[0076](1)對精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行地理編碼轉(zhuǎn)換，得到地理坐標(biāo)，并根據(jù)地理坐標(biāo)在地理信息系統(tǒng)中進(jìn)行定位，得到故障點(diǎn)地理位置；[0077](2)對故障點(diǎn)地理位置進(jìn)行地形分析，得到地形特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)地形特征數(shù)據(jù)進(jìn)[0078](3)沿目標(biāo)巡檢路線進(jìn)行實(shí)地勘察，得到現(xiàn)場數(shù)據(jù)，并對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理，得到故障特征圖像；[0079](4)通過計(jì)算機(jī)視覺算法對故障特征圖像進(jìn)行分析，得到故障驗(yàn)證結(jié)果，并根據(jù)故障驗(yàn)證結(jié)果更新故障位置信息，得到修正后的故障位置；[0080](5)對修正后的故障位置與初始精確故障位置坐標(biāo)進(jìn)行偏差分析，得到定位誤差數(shù)據(jù)，并根據(jù)定位誤差數(shù)據(jù)對定位算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，得到優(yōu)化參數(shù)；[0081](6)將優(yōu)化參數(shù)和修正后的故障位置整合，得到故障定位結(jié)果