一种基于VMD的Transformer模型和BiGRU相结合的故障检测方法

本发明提供了一种基于VMD的Transformer模型和BiGRU相结合的故障检测方法，首先采集电压电流信号，并进行预处理；接着，利用VMD将预处理后的信号分解为多个模态分量，进行归一化编码形成特征向量；这些特征向量随后输入到Transformer模型中，提取深层次特征，并进行残差连接和层归一化处理；Transformer模型的输出再输入到BiGRU网络中，捕捉时序变化特征，输出固定长度的特征向量；最后，将BiGRU网络的输出输入到softmax分类器中，通过线性变换和softmax函数输出概率分布，选择概率最大的故障类型作为最终结果。若故障类型非“正常状态”，则生成预警信息并发出报警。此方法具有高精度故障检测、强鲁棒性、适应性强和实时性好的优点，能有效提高电力系统故障诊断的准确率和效率。