本发明公开了一种考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法。针对DG接入的影响，构建了表征DG接入情况的状态矩阵和用于智能选线的DNN模型。将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，将其作为后级DNN模型的输入量，由DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的深度映射，最后智能诊断出故障线路。本发明是一种基于WE?DNN模型的配电网单相接地故障智能选线方法。与传统基于小波变换的配网单相接地故障选线方法相比，保留了采用小波变换提取零序电流故障特征分量，提高了高比例DG接入的配电网单相接地故障选线精度。

本发明公开了一种考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法。针对DG接入的影响，构建了表征DG接入情况的状态矩阵和用于智能选线的DNN模型。将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，将其作为后级DNN模型的输入量，由DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的深度映射，最后智能诊断出故障线路。本发明是一种基于WE?DNN模型的配电网单相接地故障智能选线方法。与传统基于小波变换的配网单相接地故障选线方法相比，保留了采用小波变换提取零序电流故障特征分量，提高了高比例DG接入的配电网单相接地故障选线精度。