基于IKH优化S-GRU的输电线路故障辨识模型设计  

作　　者：王荷茵 王佳琳 蔡小妮 

机构地区：[1]国网河南省电力公司灵宝市供电公司,河南灵宝472500 [2]国网河南省电力公司卢氏县供电公司,河南三门峡472200

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第5期77-79,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：准确辨识输电线路的故障类型和故障位置属于电力运维工作的重要内容。为了达到该目标,本文提出基于孪生神经网络(SNN)和门控循环单元(GRN)的S-GRN故障辨识模型,并且运用改进磷虾算法(IKH)对该模型中的权值参数进行寻优,经过大量训练后产生成熟的模型。在性能仿真阶段,运用MATLAB软件构建输电线路,分别模拟单相接地短路、两相间短路、两相接地短路、三相短路4种故障类型,检测故障辨识模型的应用效果。结果显示,在不同故障距离或者过渡电阻条件下,模型对4种故障的平均识别准确率均达到96.25%以上。研究结论如下,IKH优化S-GRU输电线路故障辨识模型优于同类算法模型,整体分类准确率较高。

关 键 词：IKH S-GRN 输电线路 故障识别模型 

分 类 号：TM75[电气工程—电力系统及自动化]