基于深度学习算法的电力变压器故障识别研究

本文针对电力变压器故障识别问题,提出了一种基于深度学习算法的变压器故障识别方法。首先,通过实验采集变压器的运行数据,并进行预处理和特征提取,得到高维特征向量。接着,使用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)对特征向量进行训练,建立变压器故障识别模型。最后,对模型进行测试和验证,结果表明该方法能够有效地识别变压器的多种故障类型,并具有较高的准确率和稳定性。本文所提出的方法在实际应用中具有广泛的应用前景。