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配电网短路故障时有发生，若无法及时辨识和清除故障，对电网的稳定运行和用户的生产生活都将造成严重影响。为了对配电网短路故障类型进行准确辨识，对传统支持向量机算法进行了改进，搭建了基于决策树和最小二乘双支持向量机的多分类辨识模型，并将其应用于配电网短路故障辨识中。首先在短路故障发生后对采样后的电流暂态信号作希尔伯特-黄变换，其次分别提取变换后各电流分量的能量特征构成特征向量，最终输入多分类辨识模型，实现对配电网短路故障类型的快速准确识别，并通过仿真验证了该方法的可靠性和有效性。