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摘要
针对故障诊断过程受到离散数据影响，站用交直流电源系统故障诊断结果误差较大的问题，提出了基于深度学习的站用交直流电源系统故障诊断方法。基于深度学习故障诊断原理，确定输出变量，构建假设检验模型，分析跳闸回路直流系统接地情况，获取正接地和负接地引起的误动作，确定直流回路接地故障。建立对数似然概率比统计量，分析直流、交流串接所引起的故障特征，进而确定站用交直流电源系统故障。实验结果表明，该方法单条馈线接地故障电压驻波比与实际值误差为0.01，母线单极接地故障驻波比与实际值误差为0.005，具有精准的诊断结果。
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