25年WP电气工程及其自动化-基于机器学习的电力系统故障诊断技术分析与设计-3.430-15576.docx

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I摘要现代电力系统规模不断扩张且结构趋于复杂，故障显现出高频化以及多样化特点，传统的故障诊断方法在特征提取效率和模型泛化能力方面存在瓶颈，机器学习可为故障诊断提供新途径，不过在小样本数据适应性、多源数据融合以及工程落地兼容性等方面存在技术上的不足，本研究针对这些问题，创建了基于自适应学习机制的人工神经网络模型，整合了动态特征选择、多模态融合以及轻量化迁移学习模块。动态特征选择模块利用 KL 散度来量化特征分布的偏移，启动隐层权重在线调整机制以此应对时变数据，多模态融合架构嵌入了图注意力网络以及交叉门控单元，达成...

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