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基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断方法
1
作者
张化昭
朱建武
+2 位作者
邱日强
彭明聪
林江
《煤矿机械》
2024年第12期172-176,共5页
为了提高基于油中溶解气体分析(DGA)的煤矿用变压器故障识别精确性,提出了一种基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断模型。首先,以煤矿用变压器油中溶解气体为基础数据,采用合成少数类样本过采样(SMOTE)算法对原始数据集进行样...
为了提高基于油中溶解气体分析(DGA)的煤矿用变压器故障识别精确性,提出了一种基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断模型。首先,以煤矿用变压器油中溶解气体为基础数据,采用合成少数类样本过采样(SMOTE)算法对原始数据集进行样本扩充,解决原始数据集中正负样本严重失衡的问题;然后引入麻雀搜索算法(SSA)对卷积神经网络(CNN)的卷积核大小与数量、全连接层神经元数量、学习率等超参数进行优化,提高模型故障诊断结果的准确率;最后,通过算例分析对建立的SMOTE-SSA-CNN模型性能进行评估,验证了所提方法对煤矿用变压器故障诊断的有效性,且与传统故障诊断方法相比,所提方法的收敛性较好,精度较高。
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关键词
煤矿用变压器
DGA
SMOTE
SSA
CNN
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题名
基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断方法
1
作者
张化昭
朱建武
邱日强
彭明聪
林江
机构
国网南昌供电公司
南京德软信息科技发展有限公司
出处
《煤矿机械》
2024年第12期172-176,共5页
文摘
为了提高基于油中溶解气体分析(DGA)的煤矿用变压器故障识别精确性,提出了一种基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断模型。首先,以煤矿用变压器油中溶解气体为基础数据,采用合成少数类样本过采样(SMOTE)算法对原始数据集进行样本扩充,解决原始数据集中正负样本严重失衡的问题;然后引入麻雀搜索算法(SSA)对卷积神经网络(CNN)的卷积核大小与数量、全连接层神经元数量、学习率等超参数进行优化,提高模型故障诊断结果的准确率;最后,通过算例分析对建立的SMOTE-SSA-CNN模型性能进行评估,验证了所提方法对煤矿用变压器故障诊断的有效性,且与传统故障诊断方法相比,所提方法的收敛性较好,精度较高。
关键词
煤矿用变压器
DGA
SMOTE
SSA
CNN
Keywords
coal mine transformer
DGA
SMOTE
SSA
CNN
分类号
TD611 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断方法
张化昭
朱建武
邱日强
彭明聪
林江
《煤矿机械》
2024
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