王晓彬

现代配电网复杂性越来越高，科学有效的故障诊断与预警成为保证配电网稳定运行的关键所在。本文提出一种基于多源信息融合的配电网故障诊断与预警技术，通过整合电气量（电压/电流）、非电气量（设备温度、局部放电）、环境数据（气象、地理信息）及运行状态信息，构建“数据预处理-特征融合-故障诊断-动态预警”全流程框架。采用改进型深度信念网络实现多源数据特征层融合，结合D-S证据理论进行决策层优化，提升故障定位精度；同时，构建多级动态预警机制，为智能电网“自愈”能力建设提供技术支撑。

多源信息融合；配电网；故障诊断；预警技术

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