【摘 要】
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高压电抗器是保障电力系统安全稳定运行的重要设备之一，针对高压电抗器故障难以被准确识别的问题，提出了基于LSTM（长短期记忆）神经网络的高压电抗器故障声纹识别方法。首先对一台高压电抗器运行时产生的声纹信号进行收集，然后将声纹信号分为若干个声纹片段后转换为语谱图，并使用Mel时频谱降维处理，最后采用LSTM网络对语谱图进行高压电抗器故障识别。实验结果表明，所提出的方法实现了高压电抗器故障的智能化诊断，
【基金项目】
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国网浙江省电力有限公司科技项目（5211MR20004U）；
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高压电抗器是保障电力系统安全稳定运行的重要设备之一，针对高压电抗器故障难以被准确识别的问题，提出了基于LSTM（长短期记忆）神经网络的高压电抗器故障声纹识别方法。首先对一台高压电抗器运行时产生的声纹信号进行收集，然后将声纹信号分为若干个声纹片段后转换为语谱图，并使用Mel时频谱降维处理，最后采用LSTM网络对语谱图进行高压电抗器故障识别。实验结果表明，所提出的方法实现了高压电抗器故障的智能化诊断，有效提高故障识别的精准度，减少故障检测时所需投入的人力，助推电网安全监测智能化水平的提升。
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