提出一种基于VMD-LSTM的故障选线方法。首先通过VMD算法将各出线零序电流分解为表征其特性的高、中、低频分量,分时段计算各分量能量值,并依次输入到LSTM神经网络中,通过建立各分量能量随时序变化特征与故障线路的联系,从而实现故障选线。仿真结果表明,该方法不受故障初始相角、接地电阻以及故障距离等因素影响,且在有噪声干扰、异步采样和采样频率较低时依然可以取得良好的选线效果。
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