对小波变换的时频分析特征进行了详细研究,将其应用到配电网常见故障的识别中。在MATLAB/SIMULINK下搭建了系统仿真模型,对发生不同故障时的电流信息进行了特征提取,结果证明基于小波变换的方法不仅能对故障类型进行判别,而且还能准确确定出故障发生的时间。

提出一种基于卷积深度置信网络(CDBN)实现配电网故障分类的方法，利用离散小波包变换(DWPT)分解主变低压侧进线电流和母线电压等电量信号并构造时频矩阵，将时频矩阵转换成时频谱图的像素矩阵后作为CDBN的输入，经CDBN自主提取故障特征量，最终完成配电网故障分类识别。应用典型结构配电网的故障仿真数据与故障实验样本进行故障识别测试，结果表明，所提方法不但具有提取故障特征明显、故障分类正确率较高的特点，并且在系统中性点运行方式及网络结构调整、故障起动检测延迟、分布式电源接入等情况下，均有良好的应用适