基于BP神经网络算法的物联网电力设备故障定位方法

当前,物联网电力设备故障定位模型多为智能化结构,定位方式较为单一,最终得出的定位结果存在不可控偏差。为解决这一问题,文章开展基于BP神经网络算法的物联网电力设备故障定位方法研究。文章先进行数据预处理及设备故障特征提取,然后采用BP神经网络算法,提升整体的电力故障定位效率,最后构建BP神经网络测算电力设备故障定位模型,采用自适应间隔核验方式实现故障定位处理。测试结果表明:与传统低压脉冲电力设备故障定位方法、传统GRU电力设备故障定位方法相比,所提电力设备故障定位方法定位误判率较低,定位精准度更高,具有一定应用价值。