【摘 要】
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针对传统变电站继电保护故障诊断仅考虑报警后的信息问题，提出了综合考虑警报信息时序特征、变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息的故障诊断方法。首先，根据采集到的具有全网统一对时标签的故障警报时序信息，建立故障诊断的数据时序分析模型；其次，在此基础上，基于变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息建立故障诊断时序模型；第三，采用深度学习方法对该故障诊断时序模型进行学习训练，从而获得故障分类识别；最
【基金项目】
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国网黑龙江省电力有限公司科技项目（52240019004C）；
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针对传统变电站继电保护故障诊断仅考虑报警后的信息问题，提出了综合考虑警报信息时序特征、变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息的故障诊断方法。首先，根据采集到的具有全网统一对时标签的故障警报时序信息，建立故障诊断的数据时序分析模型；其次，在此基础上，基于变电站拓扑结构、继电保护装置位置和动作信息建立故障诊断时序模型；第三，采用深度学习方法对该故障诊断时序模型进行学习训练，从而获得故障分类识别；最后，以实际电网为例，说明了所提出的故障诊断方法的有效性。
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