基于CNN-LSTM算法的分布式电力系统故障识别模型研究

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摘要：随着现代电力系统的复杂性和规模不断增加，分布式电力系统中故障识别与继电保护的难度也逐步提升。鉴于此，提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆网络、通道自注意力机制的故障识别与继电保护模型，利用其对分布式电力系统中的故障类型进行精确识别以达到继电保护的作用。测试结果表明，信噪比为2 dB时，改进模型的检测准确率为0.96，相较于传统卷积神经网络提高了31.51%。（剩余4636字）

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