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文档简介

本发明公开了一种基于线路载波的故障定部署载波信号监测装置；采集载波信号并预处频域特征向量，调用预配置的CNN模型识别故障2步骤S2、采集载波信号并预处理，获得预处理信号，模型识别出的故障类型信息传递给GAT模块作为输入特征，同时GAT模块接收CNN模型的故3+**步骤S2g、基于短时傅里叶变换得到的时频谱统计特征、瞬时频率统计特征和时变特4=τb+τc+τd+ε;8.如权利要求6所述的基于线路载波的故障定位方步骤S328、构建映射图并为映射图节点附加拓扑特征5所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所现权利要求1至8任一项所述的基于线路载波6[0001]本发明涉及电力线路故障定位方法，尤其是基于线路载波的故障定位方法和系78[0035]步骤S16、调用自适应粒子群求解多目标优化问题，获得最终优化的安装点位集9续的故障识别提供了丰富的信息基础。采用自适应傅里叶_贝塞尔(Fourier_Bessel)变换各种复杂故障信号的识别能力，还为后续的故障定位提供了更加可靠和全面的信息支持，[0063]短时傅里叶变换STFT提供了信号在时间_频率平面上的表示。可以观察信号频率够在进行故障定位时考虑电网的拓扑结构。提高了故障定位的准确性，特别是在复杂结构中。CNN模型识别出的故障类型信息被传递给GAT模块作为输入特征，实现了故障类型识别和位置定位两个任务之间的信息融合。融合方法提高了整个系统的性能和鲁棒性。通过循环训练直至达到预期要求，系统展现了强大的自适应学习能力。这使得系统能够不断优化其性能，适应不同的网络环境和故障情况。预配置的CNN模型和GAT模块使系统能够快速进行故障类型识别和初步定位，满足电力系统对故障快速响应的需求。发挥了CNN的优点。+τc+τd+ε;[0090]通过创新的自适应加权融合、复杂的动态时延抖动补偿路径和优化网络监控策略具有重要意义。通过计算多维中心指标(特征向量中心性、实际运行情况不断调整对各节点的重要性评估。通过识别网络中的重要节点和社区结构，能够在多个尺度上提取拓扑特征。多尺度分析方法使得系统能够全面理解网络的结构特拓扑数据转化为可视化的图结构。可视化方法使得复杂的电网拓扑结构更易于理解和分分析提供了更丰富的信息基础。动态Mapper算法能够适应网络结构的变化，实时更新[0119]λk(t)=max(0，min(t_bi，di_S43基于拟合后验概率的多模态分布计算置信区间，实现了定位结果的可靠性评估和不确

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