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针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法.首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模板;其次基于该模板建立各类故障指纹值编码及其编码组合为一体的指纹库;最后以瀑布沟水电站布坡三线“B相瞬时故障,重合成功”故障为例验证该诊断方法的正确性.结果表明,基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法与实际电网故障描述完全一致,可正确有效地提升电网故障诊断水平,同时还可将该方法推广应用于国内大型流域梯级电站群组合成的大规模高压电网的故障诊断中.