基于油中气体分析的变压器故障诊断ReLU-DBN方法

作者:代杰杰; 宋辉; 杨祎; 陈玉峰; 盛戈皞; 江秀臣

摘要:油中溶解气体分析可为变压器故障诊断提供重要依据。为提高变压器故障诊断精度,研究了基于修正线性单元改进的深度信念网络(rectified linear units deep belief networks,Re LU-DBN)变压器故障诊断方法。通过分析油中溶解气体与故障类型的联系,建立以油色谱特征气体无编码比值为特征参量的Re LU-DBN诊断模型。Re LU-DBN通过多维多层映射提取出故障类型更细致明显的特征区别,通过反向调优达到诊断模型参数最优化。通过识别实验分析了不同特征参量、不同训练集及样本集大小下Re LU-DBN诊断模型效果,研究了放电兼过热复合型故障对诊断模型的影响,并与支持向量机、反向传播神经网络方法做了对比。实验结果表明基于无编码比值的模型诊断效果优于IEC比值、Rogers比值、Dornenburg比值为特征参量的模型,且Re LU-DBN较支持向量机和反向传播神经网络方法相比诊断准确率有较大提高。区分复合型故障的模型诊断效果优于未区分复合型故障的模型。随着样本数据的增多,模型诊断精度得到较大提升。

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关键词:
  • 变压器
  • 油中气体分析
  • 深度信念网络
  • 无编码比值
  • 故障诊断

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期刊名称:电网技术

期刊级别:北大期刊

期刊人气:8903

杂志介绍:
主管单位:国家电网有限公司
主办单位:国家电网有限公司
出版地方:北京
快捷分类:工业
国际刊号:1000-3673
国内刊号:11-2410/TM
邮发代号:82-604
创刊时间:1957
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:3.66
综合影响因子:4.8