Project Engineering

随着电力系统的复杂化和高压化,电力线路故障检测与定位问题的重要性日益凸显。针对现行方法在故障检测以及定位精度上存在局限性的问题,基于智能算法的电力线路故障检测与定位方法的研究应运而生。研究围绕电力线故障的分类、特性,分别应用支持向量机(SVM)、深度神经网络(DNN)及广义回归神经网络(GRNN)等智能算法进行故障检测、定位。研究表明：相较于传统方法,支持向量机在故障检测方面的准确度高出10%,深度神经网络和广义回归神经网络在故障定位精度也分别实现了15%和20%的提升。此外,智能算法在处理复杂环境下故障检测和定位任务时,表现出更强的稳健性和准确性。本研究可为电力线路的故障检测与定位提供新的理论依据和技术支持,提升故障检测与处理效率,保障电力系统的安全稳定运行。