【摘 要】
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当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点,容错性差,难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51977153,51977161,51577046),国家自然科学基金重点资助项目(51637004),国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”资助项目(2016YFF0102200),装备预先研究重点项目(41402040301)
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当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点,容错性差,难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关系的基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的变压器故障诊断方法。首先构建了变压器油特征参量序列,基于序列数据构建了Bi-LSTM变压器故障诊断模型。工程实际中不同变压器油特征参量序列长短不一,需通过排序、分组填充对模型输入进行重构改进,然后对超参数进行优化。基于同一自建数据库对比所提方法与其他方法,结果表明:经过数据重构后所提方法的准确率可
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