摘要：小電流接地系統(tǒng)的單相接地故障選線問題目前仍沒有完全解決。為了提高單相接地故障選線成功率,提出一種基于深度學習網(wǎng)絡(luò)的選線方法。首先,利用PSCAD搭建了中性點不接地系統(tǒng)仿真模型,通過設(shè)置每條線路在不同接地電阻下的故障,得到基于各出線零序電流幅值和相角的樣本數(shù)據(jù),并將樣本數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和測試集3部分。其次,基于Keras搭建了深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用訓練集和驗證集數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡(luò)進行訓練。最后,利用測試集數(shù)據(jù)對訓練好的模型進行測試。結(jié)果表明,該方法具有建模簡單、成功率高及選線不受過渡電阻影響的特點。