基于多尺度近似和优化卷积网络的电力变压器的新型故障诊断方法
Haikun Shang1, Zhidong Liu1, Yanlei Wei1
1Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control & Renewable Energy Technology, Ministry of Education, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China.
本研究引入了一种改进的变压器故障诊断模型,使用多尺度近似和优化卷积神经网络 (CNN). 这种新方法通过分析溶解的气体含量来提高浸油变压器的诊断准确度.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 传统的变压器故障诊断方法与有限的气体特性组件和高误判率作斗争.
- 浸油式变压器需要可靠的方法来迅速检测故障,以防止故障.
研究的目的:
- 开发一个先进的变压器故障诊断模型.
- 提高油浸式变压器故障检测的准确性和效率.
主要方法:
- 提出了一个变压器故障诊断模型,集成多尺度近似和优化卷积神经网络 (CNN).
- 利用一个改进的子搜索算法 (ISSA) 来优化CNN参数,创建ISSA-CNN模型.
- 分析了溶解的气体成分,并计算了不同故障模式的多尺度近似,使用值作为输入特征.
主要成果:
- 多尺度近似有效地描述了变压器油中溶解的气体组件.
- 拟议的ISSA-CNN模型显著提高了诊断效率.
- 对比分析证实了ISSA-CNN模型在BPNN,ELM和标准CNN上的优势.
结论:
- ISSA-CNN模型为变压器故障诊断提供了一种卓越的方法.
- 多尺度近似的整合增强了用于故障检测的溶解气体的表征.
- 这种方法提供了一个更准确,更有效的解决方案,以保持浸油变压器的可靠性.
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