【摘 要】
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随着气体绝缘变电站（Gas Insulated Substation,GIS）的应用范围不断扩大,如何保证GIS安全平稳运行并对GIS设备故障进行有效诊断成为电力行业中的一个重要研究内容。目前,GIS设备局部放电故障的诊断方法都基于故障状态下的物理、化学现象,这些方法具有不同的局限性。经过对现有GIS设备的局部放电故障诊断方法进行分析和研究,提出采用深度学习以提高诊断的便捷性、实用性和普适性。因此
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随着气体绝缘变电站（Gas Insulated Substation,GIS）的应用范围不断扩大,如何保证GIS安全平稳运行并对GIS设备故障进行有效诊断成为电力行业中的一个重要研究内容。目前,GIS设备局部放电故障的诊断方法都基于故障状态下的物理、化学现象,这些方法具有不同的局限性。经过对现有GIS设备的局部放电故障诊断方法进行分析和研究,提出采用深度学习以提高诊断的便捷性、实用性和普适性。因此基于SF6气体分解组分比值原理建立深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）GIS设备故障诊断模型,并使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对模型进行优化,以达到对GIS设备局部放电故障有效诊断的目的。具体工作如下:1.对目前GIS设备使用和故障情况、深度学习发展情况进行了解;掌握国内外将深度学习技术应用于GIS设备故障诊断的研究现状;了解基于局部放电情况下GIS设备内部发生的物理、化学现象的故障诊断方法,并对基于SF6气体分解组分分析的GIS设备故障诊断方法进行重点研究。2.提出基于SF6气体分解组分比值的DBN的GIS设备故障诊断方法,学习深度学习、神经网络的相关知识,并经过分析对比选择DBN作为故障诊断模型;掌握受限玻尔兹曼机和DBN的基本原理,梳理故障诊断流程;采用最小—最大方法对数据进行归一化、采用t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）方法进行数据降维可视化以减少数据冗余,并完成数据集划分处理;通过实验确定模型的超参数,使用Dropout方法降低深度信念网络过拟合情况;最后使用训练好的网络对GIS设备的故障数据进行诊断并建立BP（Back Propagation）诊断模型进行效果对比。实验表明,DBN模型适用于本论文研究内容,且能够有效对GIS设备的四种局部放电故障类型做出判断。3.根据建立的DBN模型对故障数据特征提取能力稍弱等缺点,对比目前多个智能优化算法,提出采用PSO算法对DBN故障诊断模型进行优化,主要优化隐藏层神经元数量和学习率等2个超参数。确定优化流程,通过查阅资料和实验完成优化模型参数的设置,建立优化模型进行仿真实验,并将结果与DBN、BP、PSO-BP三个模型进行对比。实验表明,PSO算法能够有效DBN模型结构,提高其故障诊断精度,PSO-DBN模型能够更好地应用于GIS设备局部放电故障的诊断,也为深度学习应用于GIS设备故障诊断提供了一种新的研究思路和方法。
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