基于多域融合及BO-Transformer-BiGRU的配电网过电压识别

来源：电子测量技术杂志2026年第5期北京时间：

作者：李运，徐涛，贾雅君，江俊杰

单位：1.内蒙古工业大学电力学院 呼和浩特 010000; 2.上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海 200240

摘要：针对配电网内部过电压类型识别方法中特征提取与模式识别困难的问题，本文提出一种基于多域融合特征提取和贝叶斯优化(BO)Transformer-BiGRU相结合的配电网内部过电压识别方法。首先通过多域融合特征提取，将10 kV母线中性点过电压信号进行时频、频域、及时频域特征提取，构建具有表征能力的十维特征向量，接着将不同类型过电压的多组10维向量输入贝叶斯优化Transformer-BiGRU的网络分类器，实现对5类典型内部过电压类型识别。为验证方法有效，利用PSCAD仿真数据及物理实验平台故障波形，将本文所提算法使用MATLAB进行训练和测试，并将测试结果与其他方法进行对比。结果表明，本文所提算法识别准确率高达99.11%，相较于其他算法具有更强的特征提取能力和更高的识别准确率。

关键词：10 kV配电网;内部过电压;类型识别;ICEEMDAN;Transformer-BiGRU

基金资助：国家电网公司冀北电科院科技项目（SGJBDK00PWJS2400014）、内蒙古自治区自然科学基金（2023LHMS05049）、自治区直属高校基本科研业务费项目（JY20240014）资助