【摘 要】
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随着分布式电源和多元化负荷的接入，配电网由无源网络变为有源网络，潮流由“单向”变为“双向”，配电网结构、设备环境、运行工况日益复杂，有源配电网的故障诊断与定位难度增大。本文从配电网故障诊断与定位面临的挑战、现有故障诊断与定位方法、基于人工智能的故障诊断等方面进行了阐述，对国内外的研究现状进行了总结和分析。特别是针对配电网故障数据的小样本问题，本文提出了基于时序仿真的样本补全方法；针对故障诊断难以直
【基金项目】
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国家自然科学基金中英基金重点项目“交直流柔性互联的城市能源系统协调运行与故障恢复”（52061635104）； 中国电科院科技创新基金“电力电子化城市电网多类型故障仿真方法研究”（PD83-21-003）；
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随着分布式电源和多元化负荷的接入，配电网由无源网络变为有源网络，潮流由“单向”变为“双向”，配电网结构、设备环境、运行工况日益复杂，有源配电网的故障诊断与定位难度增大。本文从配电网故障诊断与定位面临的挑战、现有故障诊断与定位方法、基于人工智能的故障诊断等方面进行了阐述，对国内外的研究现状进行了总结和分析。特别是针对配电网故障数据的小样本问题，本文提出了基于时序仿真的样本补全方法；针对故障诊断难以直接学习和精准训练的问题，本文提出可以通过最优特征提取、多层次模型训练和迁移学习更新优化，实现故障的在线处理。最后针对目前故障诊断与定位研究方法中存在的问题和未来研究方向进行了总结和展望，相关研究能够为有源配电网故障诊断与定位技术的发展与应用提供参考借鉴。
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