为了准确可靠地识别配电网故障的类型,故障类型为具有零序电流的特性分为两种。 两种故障类型是不对称接地故障和其他故障。 然后,通过希尔伯特-黄变换,能量提取了故障电流在不同频段的分布。 故障类型已编码与二进制代码。 使用故障电流的能量分布和故障类型的代码作为两个神经网络的样本。 训练了两个神经网络。 最后,当故障发生时,电流的能量分布被提取并导入到相应的BP网络。 BP网络的输出是故障类型的代码。 这确定了特定类型的故障。 大量的仿真证明了这种识别方法准确可靠地识别配电网故障的类型。 它提高了准确度在很大程度上识别各种故障类型。 而且,该方法没有故障距离,故障时间,接地电阻和系统运行模式。