基于多源数据融合的配电网隐性故障辨识方法研究

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【摘 要】配电网是电力系统与用户连接的关键环节，隐性故障潜伏性强、辨识难度大，易引发供电可靠性下降。文章提出多源数据融合的配电网隐性故障辨识方法。整合实时监测数据、历史运行数据及设备状态数据等多源信息，构建数据预处理模型消除噪声干扰，结合深度学习算法挖掘数据间关联特征，建立隐性故障辨识模型。实验结果显示，方法可有效提升隐性故障的辨识准确率与及时性，为配电网安全稳定运行提供技术支持。（剩余5492字）

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