【摘 要】
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变速抽水蓄能机组是适应系统功率波动的重要调节手段。转子绕组短路故障和转子偏心故障是其常见的故障类型，两种故障均会在定子侧感应生成特征频带相近的谐波环流，导致两种故障难以被区分。提出了一种基于快速傅里叶变换-长短期记忆（fast Fourier transform-long short-term memory, FFT-LSTM）网络的故障诊断方法，以细化分辨故障特征相近的转子绕组短路故障和转子偏心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（5187708）； 中国南方电网有限责任公司重点科技项目资助（STKJXM20210102）～～；
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变速抽水蓄能机组是适应系统功率波动的重要调节手段。转子绕组短路故障和转子偏心故障是其常见的故障类型，两种故障均会在定子侧感应生成特征频带相近的谐波环流，导致两种故障难以被区分。提出了一种基于快速傅里叶变换-长短期记忆（fast Fourier transform-long short-term memory, FFT-LSTM）网络的故障诊断方法，以细化分辨故障特征相近的转子绕组短路故障和转子偏心故障。所提方法以定子分支环流的谐波分量为特征量进行故障诊断，分别推导了两种故障发生时定子侧环流谐波特征，并总结二者间的相似性和差异性。鉴于该差异较为微弱，引入长短期记忆（longshort-termmemory, LSTM）神经网络算法对其进行辨识。利用内部故障仿真模型对可能发生的转子绕组短路故障和偏心故障进行批量仿真，以得到用于LSTM网络训练和测试的数据集。仿真结果表明FFT-LSTM能够准确诊断不同转速下变速抽蓄机组的转子绕组短路故障和转子偏心故障。
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