基于深度学习的智能电网故障定位与自愈控制
郭 云 （ 天津瑞源电力工程有限公司 ）
韩贝贝 （ 天津瑞源电力工程有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5316-0707-42Abstract
文章聚焦基于深度学习的智能电网故障定位与自愈控制。阐述深度学习理论基础，包括模型选择、多源 数据融合、模型轻量化与边缘部署。构建故障定位模型，涵盖数据体系、模型设计与训练验证。介绍自愈控制决策体系， 涉及决策框架、策略优化及执行反馈机制。最后探讨联邦学习、数字孪生与深度学习结合等未来研究方向，为智能电 网发展提供理论与技术支持。
Keywords
智能电网；深度学习；故障定位；自愈控制Full Text
PDFReferences
[1]马洪.智能配电网中线路监测及故障检测技术研究
[J].光源与照明,2024,(12):53-55.
[2]汤凯.数据融合与机器学习策略在配电网智能巡检
与故障定位中的应用[J].电工技术,2024,(S2):757-759+762.
[3]李伟,张红,王静.基于多源信息融合的智能电网故障
诊断方法[J].电力系统自动化,2021,45(3):119-120.
[4]戚乐乐,王玉林,宋冰.基于改进非线性惯性权重的粒
子群优化算法的智能配电网故障定位方法研究[J].现代工
业经济和信息化,2024,14(11):126-127+130.
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Copyright © 2026 郭 云,韩贝贝
Publishing time:2026-04-01
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