基于改进VGG的变电站设备声频故障分析

摘要：

由于长时间运行、设备老化、外部环境等原因,变电站设备存在着故障的风险.因此,对变电站设备的故障进行有效的监测和预警,成为电力系统安全运行的关键.而视觉几何组(VGG)算法是一种基于卷积神经网络的深度分析模型,该算法具有多层卷积和池化层,能够提取设备声频信号中故障特征来源,并进行分类,最终实现对变电站设备的运行状态进行实时分析.为此,通过改进VGG网络变电站设备的声频信号特征提取,实现了对设备故障的准确识别和预测.

关键词：视觉几何组(VGG)网络、声频故障、故障预警、变电站设备

所属期刊栏目：5

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2024-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31