基于多源信息融合的特高压直流输电线路故障原因辨识方法

摘要

本发明涉及一种基于多源信息融合的特高压直流输电线路故障原因辨识方法，其包括：获取特高压直流输电线路的电气量故障数据和非电气量信息；提取特高压直流输电线路电气特征量，构造电气特征输入向量；提取特高压直流输电线路非电气特征量，构造非电气特征输入向量；对雷击、山火、污秽、风偏、鸟害分别构建综合神经网络辨识模型，神经网络模型的隐含层的层数采用最小误差的方法选取；采用自学习的方法进行具体故障原因辨识。本发明综合电气量信息和非电气量信息，寻找特征规律，利用神经网络本身的融合性将多源信息的进行融合，利用大数据方法的思想，利用多源故障信息，结合神经网络算法，进行原因的辨识，充分保证了原因辨识的准确性。