应用于行波故障定位的人工智能分析方法及系统

本发明公开了应用于行波故障定位的人工智能分析方法及系统，涉及电力故障定位技术领域，本发明通过电流和电压传感器采集行波数据和驻波数据并进行预处理；利用卷积神经网络和长短时记忆网络混合模型结合时空注意力机制，深度挖掘两种数据模态的时空特征和关联互补性；基于融合特征，将故障类型分为典型故障和复杂故障，分别进行识别和定位；典型故障利用行波时差定位，驻波验证；复杂故障分析多波头与驻波反射特性综合定位；当故障点附近存在其他故障点时，分析多故障点间的时序与空间关联性；结合故障类型、定位和关联性信息，辅助运维人员进行决策与诊断。