基于深度学习的变压器故障诊断技术研究

资 源 简 介

基于深度学习的变压器故障诊断技术研究

详 情 说 明

变压器作为电力系统中的核心设备，其运行状态直接影响电网安全。传统故障诊断方法依赖于阈值判断和专家经验，而深度学习技术为故障诊断带来了突破性进展。本文将探讨该技术的实现原理和典型应用场景。

典型技术架构通常包含三个核心模块：首先通过传感器采集油色谱数据、局部放电信号等多元特征，经过小波变换等预处理后，输入到深度神经网络中。常用的网络结构包括改进的LSTM时序网络和结合注意力机制的CNN网络，这类结构能有效捕捉故障特征中的时空关联性。最后输出层采用Softmax分类器实现故障类型的多分类识别。

相比传统方法，该技术具有三个显著优势：自动特征提取避免了人工特征工程的局限性，端到端训练提升了模型泛化能力，在线学习机制可以持续优化诊断准确率。在实际应用中需注意数据质量、样本均衡性等关键因素，同时结合迁移学习解决小样本场景下的模型训练问题。