基于马尔科夫转移场图像识别的输电线路站端故障辨识方法、设备及介质

本发明公开了基于马尔科夫转移场图像识别的输电线路站端故障辨识方法、设备及介质，属于输电线路站端故障辨识技术领域，包括：获取输电线路故障前后的各电气量采样数据及线路参数并判断故障状态；进行分析并筛选出故障类型；对筛选后的录波数据进行去噪；对去噪后的三相电压和三相电流采样数据进行频率转换；截取频率转换后的故障前后设定周波数量的数据并进行归一化处理，再化为特征图像；将特征图像输入故障类型辨识模型输出故障类型概率分布。本发明构建了从故障筛选、信号去噪、频率统一到图像识别的完整技术链，能够在保证关键故障特征不失真的前提下实现采样数据的时序一致与幅值一致，并以深度学习模型完成多类站端故障的自动识别。