故障馈线检测对于维护配电网络中能源供应的安全性和稳定性至关重要。 为了提高检测精度，本研究提出了一种基于叠加零序电流图像识别的故障馈线检测方法。 利用卷积神经网络（CNN）识别同一图中的叠加电流，而不是原始的单个电流，可以实现电流之间的相关性比较。 此外，不同馈线的零序电流按特定顺序叠加，CNN可以在进行相关性比较的同时适应配电网拓扑的变化。 由于零序电流随时间迅速衰减，因此将注意力学习模块嵌入到 CNN 中以增强判别能力。
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