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面向配电网故障定位的分布式智能终端优化配置方法
随着电力系统规模的日益扩大，传统配电网在面临频繁故障时出现了故障定位效率低、操作人员负担大的问题。为解决这一问题，分布式智能终端成为了当前故障定位技术的研究热点。
一、分布式智能终端概述
分布式智能终端是指通过集成计算处理、通信、传感、制动装置等多种功能的智能化电器，在实现电气功能的同时，进行信息采集、处理和传输。分布式智能终端具有自主决策的能力、协同控制的能力、数据共享的能力等。在实现配电网故障定位方面，分布式智能终端可以通过对网络中的故障点进行精确定位，提高故障定位的效率。
二、分布式智能终端优化配置方法
1.分布式智能终端的优化配置
分布式智能终端在实现故障定位功能时，需要进行优化配置。具体而言，包括终端的数量、分布、传输方式和通信协议等。通过对配电网结构和负荷特性等参数的分析，确定分布式智能终端的数量和分布位置，实现全面覆盖。
同时，分布式智能终端需要选择合适的传输方式和通信协议。针对不同的应用场景，可以采用LAN、RS485、无线等传输方式，采用GOOSE、DNP3等通信协议。这样可以更好地满足配电网的实际需求，提高故障定位的准确性和实时性。
2.故障诊断模型的建立
针对配电网不同类型的故障，建立相应的故障诊断模型。根据故障类型和对应的故障采样数据，建立数据预处理模型、特征提取模型和分类模型等。通过预处理模型对故障数据进行去噪和滤波处理，提取关键特征。利用分类模型对故障数据进行分类，对故障类型和位置进行精确定位。
3.基于深度学习的故障定位算法
采用基于深度学习的故障定位算法，进一步提高故障定位的准确性。通过深度学习算法，可以实现大规模故障数据的处理和分析，提取出数据中的关键特征。基于提取出的关键特征，建立神经网络模型，对故障数据进行分类和定位。
同时，基于深度学习算法还可以利用深度神经网络对配电网中的故障进行预测，及时发现故障隐患，提高故障预防性能。
三、分布式智能终端优化配置方法的应用
分布式智能终端优化配置方法已经逐步应用于配电网故障定位领域。例如，某省份在其南昌配电网中，建立100余个分布式智能终端节点，实现对配电网故障的实时监测和定位。通过对分布式智能终端的优化配置，利用基于深度学习的故障定位算法，实现了故障定位的准确性和实时性双重提升。
四、结论
随着配电网规模的日益扩大，分布式智能终端逐渐成为故障定位技术研究的热点。分布式智能终端优化配置方法通过终端的数量和分布的优化、故障诊断模型的建立、基于深度学习的故障定位算法的应用等多方面的优化，实现了故障定位的准确性和实时性的双重提升。这一方法在实际应用中已经得到了广泛的推广和应用。