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配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分支眾多、潮流分布不平衡，且存在通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋不完善問題，給精確故障診斷帶來很大難度。首先，基于5G承載網(wǎng)絡(luò)的分布式配電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)，提岀了網(wǎng)絡(luò)時延和丟包模型，測試了實際網(wǎng)絡(luò)時延。其次，提出了基于經(jīng)驗小波變換（ empirical wavelet transform，EWT）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ convolutional neural network，CNN）的故障診斷方法，對網(wǎng)絡(luò)傳輸后的錄波電氣量進行經(jīng)驗小波變換，得到不冋頻域分量。最后，對各分量構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，形成EW←CNN配電網(wǎng)故障診斷方法，給出故障判斷報告。實驗結(jié)果表眀，所提出的5G承載網(wǎng)絡(luò)下的EWT-CNN配電網(wǎng)故障診斷方法可有效診斷出配電網(wǎng)故障點，且具有很好的泛化能力。
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