在现代电力系统中，输电线路的安全稳定运行对于保障电力供应具有至关重要的作用。随着电网规模的不断扩大和电力需求的持续增长，对输电线路的运维管理提出了更高的要求。输电线路故障的快速准确辨识是提高运维效率和保障电力供应的关键技术之一。
在传统的短路故障辨识研究中，多采用基于阻抗法、站内保护测距等技术来确定故障位置，然而这些方法存在精度不高和数据处理能力不足的问题。随着分布式故障测距技术的发展，输电线路故障行波数据量呈现指数性增长，这对数据分析和处理提出了新的挑战。为解决这一问题，研究者们提出利用深度学习技术来提升故障辨识的效率和准确性。
深度学习是一种模拟人脑的神经网络结构和工作方式来进行数据处理和分析的技术，它能够在大数据环境下自动学习和提取特征，从而实现对复杂数据的分类和预测。在输电线路短路故障辨识的应用中，深度学习技术通过提取行波数据的时域信息特征，以波头和波尾作为输入量，构建了输电线路短路故障辨识模型。这种方法不仅提高了故障辨识的效率，而且能够更准确地识别出不同类型的故障，如雷击故障（绕击和反击）和非雷击故障等。
深度学习在故障辨识中的优势主要表现在以下几个方面：
1. 数据量处理能力强：深度学习模型能够处理大规模数据，这对于包含大量行波数据的故障辨识来说尤为重要。
2. 特征自动提取：通过深度学习模型可以自动提取对故障辨识有帮助的特征，省去了人工特征工程的过程，提高了研究效率。
3. 分类和预测准确度高：深度学习模型具有很高的分类和预测准确度，可以在复杂的电力系统故障数据中准确快速地识别出故障类型。
为了保证电力系统的稳定运行，故障数据处理在实际应用中至关重要。故障数据处理包括对采集到的行波数据进行异常数据的识别和修正。例如，使用数据变化率作为衡量指标，可以有效地识别数据信号在特定时刻是否异常，并据此进行数据修正，确保数据的真实可靠。
此外，为了实现行波数据类型的准确识别，雷电绕击与反击辨识的研究取得了显著进步。雷击故障是输电线路中较为常见的故障类型，识别其绕击和反击对于提高故障辨识的准确性至关重要。通过对雷击类型的有效判断，可以进一步提升电力系统的运维效率。
深度学习技术在输电线路短路故障辨识中的应用，为电力公司提供了理论依据和技术支持，有助于提高输电线路运维的自动化水平，增强电力系统的可靠性和安全性。随着深度学习技术的不断进步和在电力系统中的广泛应用，预计未来电力系统的运维将更加智能化和精准化。
