高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识方法、系统、设备及介质，其中方法包括：获取高比例分布式电源接入不同拓扑结构配电网的故障数据；提取多尺度谐波特征、高阶累积量特征及分数阶傅里叶变换时频特征作为模型输入，以故障类型作为标签，构建样本数据集；构建基于卷积神经网络的故障辨识模型，故障辨识模型包括依次连接的并行多尺度卷积神经网络、特征交叉融合模块、自适应通道‑尺度混合注意力模块和全连接层；基于样本数据集对故障辨识模型进行训练，得到训练好的故障辨识模型；采用训练好的故障辨识模型对高比例分布式电源接入配电网后的故障类型进行辨识。本发明能提高高比例分布式电源接入配电网后的故障辨识准确率。