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一种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别及定位架空线路中的电流、电压及行波的离散数据信网络拓扑图，结合使用粒子群优化算法和DWT算后的数据进行多项式拟合和累积曲线拟合近似一种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别及定位方法，通过结合信号处理技术和智能分类算法，实现对配电线路故障的自动识别和精确定21.一种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别及定位方法，其特征在于，包括以下步S1，将硬件设备搭载在配网线路中同一线路的节点S2，根据硬件设备挂载点构建待监测线路的网络拓S3，对降噪预处理后的数据进行多项式拟合和S4，对拟合后的连续曲线数据进行多次截断处理2.根据权利要求1所述的一种基于DWT和BP还包括在PSO算法基础上添加信噪比对比模块，对改进DWT算3.根据权利要求2所述的一种基于DWT和B4.根据权利要求1所述的一种基于DWT和BP算法的配电5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别及定位6.根据权利要求5所述的一种基于DWT和BP算法7.根据权利要求6所述的一种基于DWT和B38.根据权利要求7所述的一种基于DWT和BP算9.根据权利要求8所述的一种基于DWT和BP算法10.根据权利要求9所述的一种基于DWT和BP算法的配电线路故障识别及定位方法，其4[0001]本发明涉及离散信号处理领域，尤其涉及一种基于DWT和BP算法的配电线路故障日益复杂且多样化，传统的安全防护方法难以应对新型威胁。现有的网络杀伤链模型如CyberKillChai已经广泛应用于安全研究和防御策[0005]针对现有技术中配电线路故障检测方法在处理非线性、非平稳信号时存在局限5分类结果结合线路拓扑图进行故障区间判断，并使用行波故障测距算法实现故障点的定DWT算法中Heaviside投影函数进行改进，将基础的Heaviside函数使用稀疏正则化[0010]本发明还进一步设置为：对DWT算法中的Heaviside投影函数进行稀疏正则化优比fNIRS数据特征与所述硬件设备采集到的相似数据特征，利用滑动窗口内近似信号曲线6保了所分析的数据段具有完整且代表性的周期特征，为后续的故障识别奠定了坚实基础。7算法对整个离散数据进行二次去噪处理，通过在改进的DWT算法的后面嵌套迭代式PSO算8分类结果结合线路拓扑图进行故障区间判断，并使用行波故障测距算法实现故障点的定过滤波和下采样操作来实现信号的分解，将原信号分解为一组高频子信号和低频子信号；对DWT算法中Heaviside投影函数进行改进，将基础的Heaviside函数使用稀疏正则化现了信号的高频子信号和低频子信号的分离，提升去噪效果。在DWT算法的基础上，对9提升对非线性、非平滑数据的处理效果。在步骤S2的降噪处理过程中，对DWT算法中的的精确度和稳定性。引入了fNIRS数据特征与硬件设备采集到的相似数据特征进行对比分确地转换为一系列离散的波形数据点。这些离散波形数据不仅保留了原始数据的核心特

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