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基于Bayes-CNN的变压器故障分类方法研究
1
作者
张兆闯
汪金刚
+5 位作者
夏建华
文玉川
翁利听
马作甫
杨贺凯
窦金瑶
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期18-26,共9页
电力变压器发生故障的表现和根本原因具有一定程度的模糊性和随机性,在复杂情境下,传统方法往往难以准确识别变压器故障,其精度存在一定提升空间。因此,本文提出一种新的变压器故障识别方法。该方法采用结合贝叶斯理论和卷积神经网络(C...
电力变压器发生故障的表现和根本原因具有一定程度的模糊性和随机性,在复杂情境下,传统方法往往难以准确识别变压器故障,其精度存在一定提升空间。因此,本文提出一种新的变压器故障识别方法。该方法采用结合贝叶斯理论和卷积神经网络(CNN)的算法,具体为利用卷积神经网络处理特征气体数据,并采用贝叶斯算法对模型参数进行寻优,旨在提高故障检测的准确率。研究通过对故障类型进行编码和预处理,构建变压器故障分类模型,应用Bayes-CNN模型对变压器故障进行分类,结合实例验证,并将其与SVM、DBN及CNN模型进行对比实验。结果表明,采用贝叶斯优化的CNN算法显著提升了模型的收敛速度和拟合精度,证明该变压器故障分类方法具有较优性能,为电力变压器故障诊断领域提供了新的方法与思路。
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关键词
电力变压器
DGA
故障分类
Bayes-CNN
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职称材料
题名
基于Bayes-CNN的变压器故障分类方法研究
1
作者
张兆闯
汪金刚
夏建华
文玉川
翁利听
马作甫
杨贺凯
窦金瑶
机构
溪洛渡水力发电厂
重庆大学电气工程学院
三峡生态环境有限公司
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期18-26,共9页
基金
长江电力股份有限公司资助科研项目(4123020046)。
文摘
电力变压器发生故障的表现和根本原因具有一定程度的模糊性和随机性,在复杂情境下,传统方法往往难以准确识别变压器故障,其精度存在一定提升空间。因此,本文提出一种新的变压器故障识别方法。该方法采用结合贝叶斯理论和卷积神经网络(CNN)的算法,具体为利用卷积神经网络处理特征气体数据,并采用贝叶斯算法对模型参数进行寻优,旨在提高故障检测的准确率。研究通过对故障类型进行编码和预处理,构建变压器故障分类模型,应用Bayes-CNN模型对变压器故障进行分类,结合实例验证,并将其与SVM、DBN及CNN模型进行对比实验。结果表明,采用贝叶斯优化的CNN算法显著提升了模型的收敛速度和拟合精度,证明该变压器故障分类方法具有较优性能,为电力变压器故障诊断领域提供了新的方法与思路。
关键词
电力变压器
DGA
故障分类
Bayes-CNN
Keywords
power transformer
DGA
fault classification
Bayes-CNN
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于Bayes-CNN的变压器故障分类方法研究
张兆闯
汪金刚
夏建华
文玉川
翁利听
马作甫
杨贺凯
窦金瑶
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024
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