【摘 要】
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电力变压器是电力系统中的关键设备之一,其运行状态直接影响整个电力系统的安全稳定运行,因而实时判别变压器状态是非常有必要的。油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis,DGA）作为诊断变压器内部故障最有效的方法之一。基于DGA的传统诊断方法虽然简单,便于实际工程应用,但由于边界难以确定、编码系统的不完备及对实际DGA数据的不确定性非常敏感,导致诊断精度较低。基于DGA的浅层的机
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电力变压器是电力系统中的关键设备之一,其运行状态直接影响整个电力系统的安全稳定运行,因而实时判别变压器状态是非常有必要的。油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis,DGA）作为诊断变压器内部故障最有效的方法之一。基于DGA的传统诊断方法虽然简单,便于实际工程应用,但由于边界难以确定、编码系统的不完备及对实际DGA数据的不确定性非常敏感,导致诊断精度较低。基于DGA的浅层的机器学习诊断方法虽然解决了传统方法存在的一些问题,但由于其泛化能力差、易过拟合、特征提取难等缺点,导致诊断效果并不理想,且多为对单一时刻点的DGA数据进行分析,导致其在线建模难。针对上述问题,本文采用深度网络来搭建诊断模型。具体研究内容如下:提出了一种基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法,利用其卷积和池化等操作对单一时刻点的敏感故障特征进行提取,利用其挖掘到的深层次特征来解决特征提取难和泛化能力差等问题。首先对诊断模型进行搭建,并建立相关的评价标准,然后测试诊断模型性能的影响因素,并和浅层网络的诊断模型的性能进行对比,最后对模型强大的特征提取能力进行可视化展示。提出了一种基于卷积神经网络和双向长短时及记忆网络的变压器故障在线诊断方法,通过考虑故障复杂时间上的特征来解决在线建模难的问题。首先对诊断模型进行搭建,并建立相关的评价标准,然后测试时间步长和批次大小对诊断模型性能的影响,并和其他诊断模型的性能进行对比,最后对模型提取到的空间上和时间上的特征进行可视化展示。
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