小电流接地故障选线由于选线精度较低和故障选线时间较长的问题,直接影响配电网的稳定运行,针对此问题,本文采用大数据智能分析算法,利用小电流接地故障的历史数据,采用深度卷积网络的结构,应用统计特性,对网络模型和参数进行训练;利用启发式优化算法加速了算法的收敛性,从而降低了选线时间;根据搭建的智能网络模型以及陕西某配电系统的实际测量历史数据得到的小电流接地选线系统能够快速准确的成功选线,从而增强了系统实际应用的效果。
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