基于深度神经网络的变压器状态评估  被引量:2

Transformer Status Evaluation Based on Deep Neural Network

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作  者:王晨 蔡成铭 杜言鹏 姬争连 刘一 苗明祥 WANG Chen;CAI Cheng-ming;DU Yan-peng;JI Zheng-lian;LIU Yi;MIAO Ming-xiang(Nanjing Suyi Industrial Co.,Ltd.,Nanjing 211100,China)

机构地区:[1]南京苏逸实业有限公司,江苏南京211100

出  处:《变压器》2022年第12期45-48,共4页Transformer

基  金:国网江苏省电力有限公司重点科技项目J2021217NJ。

摘  要:针对变压器绕组和铁心潜伏性机械故障难以发现的问题,本文作者建立了变压器振动信号异常判断模型和基于一维残差神经网络的故障分类模型,通过对110kV变压器所采集信号的计算分析,验证了所提方法的有效性和优越性。Aiming at the problem that latent mechanical faults of transformer windings and iron cores are difficult to find,this paper establishes an abnormal judgment model and fault classification model of transformer vibration signals,and proposes a transformer fault diagnosis method based on one-dimensional residual neural network.The effectiveness and superiority of the proposed method are verified through the calculation and analysis of the signals collected by the 110kV transformer.

关 键 词:变压器 振动信号 残差神经网络 深度学习 

分 类 号:TM406[电气工程—电器]

 

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