配电网接地故障特征识别方法及计算机存储介质

本发明涉及配电网接地故障特征识别方法及计算机存储介质，是一种基于深度学习和迁移学习相结合的树线放电故障深层抽象特征挖掘方法。一方面，通过源任务阶段的预训练过程，提取变压器故障特征，既能充分利用繁多且稳定的变压器故障数据，而且相对稳定的变压器故障放电信号，使得模型训练更简单高效，提升训练效率；更重要的是，二者的数据相似性和诱因关联性，使得提取的变压器故障特征，能与树线放电特征形式、故障时间高度吻合且匹配度；另一方面，通过目标任务阶段的后训练过程，提取树线放电故障专有特征，将迁移数据专用化，体现目标任务的独特性，能够进一步提高模型准确率。