基于深度学习的变压器故障后验分析
随着电力系统和电力设备智能化的发展,变压器对于电力系统的稳定性至关重要.然而,变压器故障不可避免,因此需要准确的故障诊断和后验分析来保障电力系统的安全运行.本文提出一种基于深度学习的变压器故障后验分析方法,通过利用深度学习算法对故障数据进行分析和识别,实现准确判定和诊断.首先本文介绍变压器故障识别背景和意义,以及目前方法的局限性.接着详细介绍了深度学习算法原理和应用,包括CNN和RNN等.然后提出具体步骤,包括数据采集、预处理、特征提取和故障诊断.在数据采集和预处理阶段使用大规模故障数据集,并通过清洗和标准化提高数据质量.在特征提取和故障诊断阶段,利用深度学习算法进行训练和学习,实现自动判定和诊断.最后,通过实验证明该方法有效且准确,能够快速识别故障并提供相应信息,为变压器修复和维护提供支持.
深度学习、变压器、故障后验分析、数据预处理、故障诊断
TP391.41;TM711;TM407
2024-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
24-28,43
