基于深度学习的变电站设备故障诊断

本研究聚焦于基于深度学习的变电站设备故障诊断方法,并提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的优化方案。首先,利用传感器采集电信号数据,并进行预处理,得到用于训练模型的数据集。其次,建立了基于LSTM的故障诊断模型,并引入L2正则化对模型进行优化,以提高模型的泛化能力和准确性。最后,通过实验测试了传统LSTM和优化后的LSTM方法在模拟数据集上的性能。结果表明:优化后的方法在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均优于传统方法。综合实验结果,本研究的方法在变电站设备故障诊断中具有较高的准确性和可行性,为提高电力系统安全稳定运行提供了有效的技术支持。