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摘要
以往基于深度学习的输电线路故障诊断，依赖数字信号处理技术提取故障特征。为了改进前述方法，引入了图深度学习理论，提出了一种基于图注意力网络(GAT)的智能故障诊断方法。将原始三相电流电压信号转化为图数据，利用多个图注意力层自动提取特征信息，从而建立了数据从输入端到输出端之间的映射关系，实现输电线路端到端的故障诊断。在400 kV三相输电线路和IEEE13总线电网系统上验证该方法的准确性和有效性，分别对五种短路故障和无故障情况设置不同初始相角、过渡电阻和故障位置进行仿真分析。结果表明，该方法故障诊断准确率达到99.75%以上，与现有几种智能故障诊断算法对比其性能最优。同时，该方法在不同白噪声下依然保持较高的故障识别率，具有良好的鲁棒性和泛化能力，为电力输电线路诊断技术提供了一定的研究思路。
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