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王洪彬,李智,童晓阳,黄睿灵,张田.基于GRU的智能变电站二次设备故障定位研究[J].电测与仪表,2025,62(7):200-208.
WANG Hongbin,LI Zhi,TONG Xiaoyang,HUANG Ruiling,ZHANG Tian.Fault location of secondary equipment in smart substation based on GRU[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(7):200-208.
基于GRU的智能变电站二次设备故障定位研究
Fault location of secondary equipment in smart substation based on GRU
DOI:j.issn1001-1390.2025.07.023
中文关键词:  智能变电站  二次设备  故障定位  告警信号  门控循环单元
英文关键词:smart substation, secondary equipment, fault location, alarm signal, gated recurrent unit
基金项目:四川省重点研发计划项目(2017GZ0054);重庆市电力公司重点科技项目(2021渝电科技34#)
              
作者中文名作者英文名单位
王洪彬WANG Hongbin国网重庆市电力公司电力科学研究院
李智LI Zhi西南交通大学 电气工程学院
童晓阳TONG Xiaoyang西南交通大学 电气工程学院
黄睿灵HUANG Ruiling国网重庆市电力公司电力科学研究院
张田ZHANG Tian重庆合川三峰新能源发电有限公司
摘要点击次数: 76
中文摘要:
      针对智能变电站二次设备故障时故障机理较复杂、较难适应拓扑结构和故障特征变化等问题,提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的智能变电站二次设备故障定位方法。针对智能变电站中各二次设备、其发送与接收网络端口、光纤等故障定位对象,利用二次设备故障时来自相关设备的告警信号,形成告警信号集合。构造线路、母线、主变压器间隔的深度学习网络GRU故障定位模型,给出二次设备故障定位模型的多个训练策略。通过典型智能变电站的案例,验证了所提故障定位方法的有效性和准确性,并与长短时记忆网络、循环神经网络进行对比,所提方法能够更准确迅速地进行二次设备故障定位。
英文摘要:
      Aiming at the problems of complex fault mechanism and difficult to adapt to the change of topology and fault characteristics for the secondary equipment of smart substation failure, a fault location method of the secondary equipment in smart substation based on gated recurrent unit (GRU) is proposed. For the fault location objects such as merging unit, intelligent terminal, protection device, its sending and receiving network ports, and optical fibers, the alarm signals from related equipment are used when the secondary equipment fails to form an alarm signal set. Using the GRU network, each deep learning network fault location model for line, bus, and main transformer bays is established, and various training strategies for the secondary equipment fault location model are given. Through the case of a typical smart substation, and the effectiveness and accuracy of the proposed fault location method are verified by simulation experiments, and compared with the long short-term memory network and recurrent neural network, the proposed method can be more accurately and rapidly to locate secondary equipment in smart substation.
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