摘要：对多用户网络高风险连锁故障区域进行预警,能够确保多用户网络的安全运行。对高风险连锁故障区域进行预警,需要故障数据进行经验模态分解,获取故障信号特征估计结果,完成连锁故障区域的预警。传统方法通过迁移学习模型得到不同故障间差异,获得多网络连锁故障区域风险度,但忽略了对连锁故障信号特征进行估计,导致预警精度偏低。提出基于小波包调频估计的多用户网络高风险连锁故障区域预警方法。建立高风险连锁故障信号采集模型,并对高风险连锁故障信号进行分解滤波处理。对滤波处理信号后的故障数据进行经验模态分解,对分解后的高风险连锁故障信号特征进行估计,实现多用户网络高风险连锁故障区域预警。实验结果表明,所提方法可有效减少多用户网络的连锁故障,预警精度较高,可保障多用户网络的稳定性。

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