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题名考虑特征耦合的Bi-LSTM变压器故障诊断方法
被引量:5
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作者
李刚
孟坤
贺帅
刘云鹏
杨宁
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机构
华北电力大学计算机系
复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
华北电力大学电力工程系
中国电力科学研究院有限公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第3期100-108,117,共10页
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基金
国家电网有限公司科技项目(基于物联网技术的变电智能设备分级标准、关键技术研究及试点应用,5500-202055096A-0-0-00)。
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文摘
电力变压器是保障电力系统安全稳定运行的关键设备之一,而现有故障诊断方法未能充分挖掘设备内部的特征作用关系,对运行状态变化的敏感性较低,在故障诊断准确性和可靠性提升上具有一定的限制。针对上述问题,提出一种考虑特征耦合的双向长短期记忆网络变压器故障诊断方法。首先,根据变压器运行机理确定初始特征状态转移序列;然后,在此基础上构建考虑复杂依赖关系的深度神经网络故障诊断模型,挖掘特征之间的耦合关系,并进行精细化状态评估;最后,通过算例仿真实验验证先验特征序列对故障诊断模型的支撑作用。所提方法提升了故障诊断效果,为电力设备智能化、精细化的运维需求提供了可参考的方案。
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关键词
电力变压器
故障诊断
运行机理
特征状态转移序列
特征耦合
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Keywords
power transformer
fault diagnosis
operation mechanism
transition sequence of feature state
feature coupling
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分类号
TM407
[电气工程—电器]
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