一种基于GRU神经网络的电网故障检测方法、介质及终端

本发明适用于电力物联网技术领域，涉及一种基于GRU神经网络的电网故障检测方法、介质及终端，包括：S10、构建基于GRU网络的网络模型；S20、从电网的监控设备收集实时运行数据，构建训练数据集，采用二进制标签表示法来表示故障类型，并通过二元交叉熵损失函数计算每个标签的误差；S30、通过前向传播计算每个故障类型的检测概率，计算每个标签的二元交叉熵损失，并对网络参数进行反向传播和更新；S40、将采集到的数据按照步骤S20规定的数据格式输入GRU网络，经过训练的GRU神经网络将输出格式与步骤S20规定的标签格式相同的向量，每个元素表示该故障类型发生的概率。本发明大大提高了电网故障检测效率和精度。