[发明专利]变压器油中溶解气体的深度并行故障诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202010134616.3 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN111337768B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;吴晓欣;段嘉珺;熊元新;张慧;时国龙 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;G01N33/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种变压器油中溶解气体的深度并行故障诊断方法及系统，属于变压器故障诊断领域。采集各变电站油中溶解气体监测信息，并对数据进行归一化处理；用油中溶解气体构建特征参量作为LSTM诊断模型的输入，并进一步将数据进行图像化处理作为CNN诊断模型的输入；分别构建LSTM诊断模型和CNN诊断模型，并按比例用数据集分别对诊断模型进行训练及验证；利用DS证据理论算法对两种深度学习模型的softmax层输出进行深度并行融合。本发明综合考虑不同深度学习方法对复杂非线性关系的提取能力，构建了基于CNN‑LSTM深度并行融合的变压器故障诊断模型。该模型不需要经过复杂的特征设计，便能得到较高的准确率，因而模型具有较高的可移植性。 | ||
| 搜索关键词： | 变压器 溶解 气体 深度 并行 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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