基于深度学习的变电站输电线路智能保护系统设计与实现

本文设计了一套基于深度学习的智能输电线路二次保护系统。该系统通过构建卷积神经网络和门控循环神经网络模型,实现对线路运行状态的准确判断和故障的快速定位。仿真验证了系统的有效性,总体定位准确率达到89.8%,预测精度明显优于传统保护装置。本研究为智能保护领域提供了一个切实可行的技术框架与应用范例。