基于GRU的智能变电站二次设备故障定位方法

随着智能变电站技术的迅速发展，高效准确的二次设备故障定位方法变得尤为关键。传统的故障定位技术如依赖人工经验、传统信号处理技术以及数据处理能力的限制等问题逐渐凸显，这些影响了故障处理的效率和准确性。提出一种基于门控循环单元（GRU）的故障定位方法，旨在解决上述问题。通过对特征向量的预处理，优化GRU模型的结构参数，以及实施精确的故障定位训练，该方法显著提高故障定位的准确性和响应速度。实验结果表明，该模型能有效提高故障定位的准确率至96%，显著减少误报率至5%，并且将响应时间缩短至1.2 s。不仅优化传统故障定位方法，还为智能变电站的安全稳定运行提供有力保障。