智能電網故障定位系統實現故障類型的自動識別，主要依賴以下幾個關鍵技術：
1. 高速采樣技術：系統通過兆級高速采樣技術捕捉電網中的故障行波信號和故障工頻信號。這些信號包含了故障發生時電網狀態的詳細信息。
2. 北斗高精度授時：利用北斗衛星導航系統的高精度授時功能，系統能夠為采集到的信號提供精確的時間戳。這對于后續的信號分析和故障定位至關重要，因為它確保了所有數據的同步性。
3. 信號相位誤差校準：系統會對采集到的信號進行相位誤差校準，以確保信號數據的準確性，為后續的故障分析提供高質量的數據基礎。
4. 人工智能深度學習算法：系統的核心在于采用人工智能深度學習算法的故障識別程序。這些算法通過大量的歷史故障數據進行訓練，能夠學習并識別不同類型的故障特征。
5. 大數據分析：系統會分析采集到的大量數據，通過深度學習模型對數據進行模式識別，從而實現故障類型的自動識別。
6. 高識別率和快速響應：根據系統描述，故障類型的識別率高達95%以上，且故障識別時間小于5分鐘，這表明系統具備高效的數據處理能力和強大的算法支持。
7. 實時監測與告警：系統不僅能夠自動識別故障類型，還能通過電能質量監測與告警功能實時監測電網狀態，并在檢測到異常時快速發出告警。
通過這些技術的結合，杭州頓恒科技的智能電網故障定位系統能夠實現對電網故障類型的快速、準確自動識別，從而提高電網的運維效率和可靠性。
