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详 情 说 明

电力系统信号分类是智能电网分析中的关键技术，通过对电压、电流等信号的模式识别，可快速检测故障或异常工况。典型实现分为三个核心阶段：

特征提取 采用时频分析工具（如小波变换）从原始信号中提取关键特征，例如谐波含量、暂态分量幅值等。这些特征将作为分类器的输入维度，直接影响模型的分辨能力。

分类器设计 常见方案包括： 传统机器学习：如SVM通过核函数处理高维特征，随机森林利用多决策树投票 深度学习：1D-CNN直接处理时序信号，LSTM网络捕捉长期依赖关系

多分类扩展 对于复合故障场景，可采用层次分类策略：先区分故障大类（如短路/断线），再细化子类（如A相接地/BC相间短路）。需注意样本不平衡问题，可通过过采样或损失函数加权优化。

该技术的应用能显著提升电网诊断效率，但实际部署时需考虑噪声干扰和实时性约束。特征工程与轻量化模型设计是关键突破点。