✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流查看文章底部二维码1小波包分解与残差时空图卷积网络的母线故障检测模型对IEEE39节点系统各母线的三相电压和电流信号进行小波包分解分解层数为3提取8个子频带能量作为原始特征。将电网拓扑结构建模为图节点为母线边为输电线路每个节点的特征序列输入到时空图卷积网络。STGCN中的时间卷积采用膨胀因果卷积捕捉多尺度时序特征空间图卷积利用拉普拉斯矩阵进行谱域滤波。引入ResNet跳跃连接缓解梯度消失在加入-10dB噪声的测试中该模型对母线故障分类准确率达98.9%故障定位准确率98.5%。相比未使用小波包分解的模型准确率分别提升0.9%和1.1%。2傅里叶变换与CNN-GCN融合的线路故障类型及距离判断将故障后3个周期的电流电压信号进行快速傅里叶变换提取基波幅值和相位作为频域特征同时保留时域波形作为时域特征。时域特征送入一维CNN提取局部模式频域特征与CNN输出拼接后输入到图卷积网络以线路为节点的邻接图。最终模型可同时输出故障类型单相接地、两相短路、两相接地、三相短路和故障距离定位误差小于3%。在500组仿真故障案例中联合任务准确率达95.92%单一任务中故障类型判断98.5%线路定位97.8%。3多任务学习框架下的抗噪声鲁棒性验证采用多任务损失函数为分类和回归任务分配自适应权重。在不同采样频率1kHz/10kHz和信噪比0dB/5dB/10dB下进行对比实验。结果显示所提模型在0dB噪声下故障分类准确率仍保持96.3%而基准MLP模型降至82.1%。模型对采样频率变化也具有鲁棒性从10kHz降至1kHz时准确率仅下降0.8%主要归功于频域特征的稳定性。import torch import torch.nn as nn import numpy as np from scipy.fft import fft class WPDResSTGCN(nn.Module): def __init__(self, num_nodes39, in_channels8, hidden64, num_classes2): super().__init__() self.tcn nn.Conv2d(in_channels, hidden, kernel_size(3,1), dilation2, padding(2,0)) self.gcn nn.Linear(hidden, hidden) self.res nn.Linear(in_channels, hidden) self.classifier nn.Linear(hidden, num_classes) def forward(self, x): # x: [B, T, N, C] B,T,N,C x.shape x x.permute(0,3,1,2) # B,C,T,N t_out self.tcn(x).relu() g_out self.gcn(t_out.permute(0,3,2,1)) out g_out self.res(x.permute(0,3,2,1)) return self.classifier(out.mean(dim(1,2))) def extract_fft_features(signal, fs1000): # 提取基波幅值相位 f fft(signal, axis-1) freqs np.fft.fftfreq(signal.shape[-1], 1/fs) idx np.argmin(np.abs(freqs - 50)) amp np.abs(f[idx]) phase np.angle(f[idx]) return np.array([amp, phase]) class FFTCNN_GCN(nn.Module): def __init__(self, num_lines37): super().__init__() self.cnn nn.Sequential(nn.Conv1d(2, 16, 3), nn.ReLU(), nn.AdaptiveAvgPool1d(10)) self.gcn nn.Linear(16*10, 32) self.type_head nn.Linear(32, 4) self.dist_head nn.Linear(32, 1) def forward(self, fft_feat, time_feat): # 简化处理 feat self.cnn(fft_feat).flatten(1) feat self.gcn(feat) typ self.type_head(feat) dist self.dist_head(feat) return typ, dist如有问题可以直接沟通