在电网故障检测中，有几种深度学习模型因其特定的优点而被广泛应用。以下是一些适合电网故障检测的具体深度学习模型：

卷积神经网络（CNN）：

CNN擅长处理具有空间结构的数据，如图像或一维信号。对于电网故障检测，它可以用于分析电力系统的电压、电流波形等数据中的局部特征，识别异常模式。

循环神经网络（RNN）及其变体：

RNN特别适用于处理时序数据，能够捕捉数据的时间依赖性。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的改进版本，解决了传统RNN在处理长时间序列时遇到的梯度消失问题。它们非常适合于处理电网中随时间变化的电气参数，进行故障预测和分类。

深度信念网络（DBN）：

DBN是一种基于概率的生成模型，可以用于无监督学习，从大量未标注的数据中自动学习高层次特征。这有助于电网故障检测中的初步特征提取和模式识别。

自编码器（Autoencoder, AE）：

自编码器是一种无监督学习方法，主要用于数据压缩和特征学习。通过训练自编码器来重构输入数据，可以用来发现数据中的异常点。变分自编码器（VAE）是其一种变体，可以用于不确定性估计。

生成对抗网络（GAN）：

GAN可以用来生成逼真的电网故障样本，这对于扩充训练集特别有用，尤其是在标记数据稀缺的情况下。此外，GAN还可以帮助提高模型对不同故障类型的泛化能力。

迁移学习（Transfer Learning）：

迁移学习允许使用预训练的模型作为起点，在新的任务上进行微调。这种方法可以在数据量有限的情况下提高模型性能，尤其适用于电网故障检测这类需要专业知识和经验的任务。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）：

尽管不直接用于故障检测，但强化学习可以通过与环境交互来学习最优策略，比如在故障发生后如何最佳地恢复供电或者优化开关操作顺序等。

选择合适的深度学习模型通常取决于具体的应用场景、可用的数据类型以及所需的计算资源。例如，如果需要处理连续的时间序列数据，那么RNN或其变体可能是更好的选择；而对于静态的数据或信号片段，CNN可能更为合适。同时，混合使用多种模型也可以进一步提升故障检测的效果。