【摘 要】
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利用神经网络等人工智能方法对电力设备大数据进行深度学习和分析是电力设备智能运维范畴的发展趋势。目前,电网大多运行的油浸式变压器可通过油中溶解气体分析（dissolved gas analysis,DGA）检测油中气体含量来分析其运行状态。论文在分析基于DGA的变压器传统诊断方法与智能诊断方法的基础上,考虑各自的长处与不足,研究了基于改进神经网络与比值法融合的变压器故障诊断新技术。该技术提前筛选出可
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利用神经网络等人工智能方法对电力设备大数据进行深度学习和分析是电力设备智能运维范畴的发展趋势。目前,电网大多运行的油浸式变压器可通过油中溶解气体分析（dissolved gas analysis,DGA）检测油中气体含量来分析其运行状态。论文在分析基于DGA的变压器传统诊断方法与智能诊断方法的基础上,考虑各自的长处与不足,研究了基于改进神经网络与比值法融合的变压器故障诊断新技术。该技术提前筛选出可能被神经网络错误分类的样本并将其转由传统比值法进行单条数据诊断,以单条样本纠错为目的来提升整体诊断准确率,使神经网络在变压器故障诊断中更好地发挥作用。论文针对传统变分自编码器生成样本过程中初始赋值的盲目性问题,提出了基于改进变分自编码器的样本生成新策略用于变压器故障数据增强。为使深层神经网络能适应DGA数据特征参数类型少的特性,搭建了改进的一维卷积神经网络作为融合分类技术的基础分类器,以概率形式输出分类结果。在论文所提分类器的基础上,研究了基于改进神经网络与比值法融合的变压器故障诊断新技术,给出了所提方法的融合机理与具体流程,并详细介绍了如何在变压器故障诊断中进行调参与应用。分别对论文所提数据增强方法与基础分类器进行性能测试与对比分析,验证两种方法的可行性;对基于融合分类方法的变压器故障诊断技术进行了更深入研究,分别测试其在不同基础分类器上的适应能力与优化效果,并对比不同数据集在融合分类方法中的性能表现。结果表明,论文所提数据增强方法与基础分类器较同类模型有更好的表现;融合分类方法在不同数据集下对基础分类器有相应的性能提升,对于初始准确率较高的基础分类器提升效果更稳定。图[20]表[15]参[70]
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