摘要: 随着分布式故障测距技术的快速发展，输电线路故障行波数据量呈现指数性增长，传统的短路故障辨识研究方法效率低下。为此，以典型的雷击故障（绕击和反击）和非雷击故障图像库为基础，提出一种基于深度学习的短路故障辨识方法，对行波数据的时域信息进行特征识别，以波头和波尾为输入量，构建输电线路短路故障辨识模型。该方法为电力公司输电线路运维提供了理论依据。