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非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法
被引量：
12
1
作者
马旭聪
唐文虎
+1 位作者
牛哲文
辛妍丽
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期120-128,共9页
变压器绕组是变压器中最常发生故障的部分,故障类型多且常见程度不同。目前已有学者将机器学习应用于变压器绕组变形故障识别,但存在数据集不均衡时预测准确率低、运算时间长、所需样本量大等问题。为了解决上述的问题,文中提出了一种...
变压器绕组是变压器中最常发生故障的部分,故障类型多且常见程度不同。目前已有学者将机器学习应用于变压器绕组变形故障识别,但存在数据集不均衡时预测准确率低、运算时间长、所需样本量大等问题。为了解决上述的问题,文中提出了一种非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法,收集了变压器故障样本并搭建多种故障诊断模型进行对比以验证所提出方法的有效性。经过模型训练和验证,使用孪生卷积网络在非均衡数据集下进行变压器绕组变形故障识别正确率达到90%左右,高于卷积网络(CNN)、支持向量机(SVM)等其他方法的正确率。
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关键词
孪生网络
电力变压器
绕组变形故障
非均衡数据集
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职称材料
题名
非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法
被引量：
12
1
作者
马旭聪
唐文虎
牛哲文
辛妍丽
机构
华南理工大学电力学院
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期120-128,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51977082)
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20190005)。
文摘
变压器绕组是变压器中最常发生故障的部分,故障类型多且常见程度不同。目前已有学者将机器学习应用于变压器绕组变形故障识别,但存在数据集不均衡时预测准确率低、运算时间长、所需样本量大等问题。为了解决上述的问题,文中提出了一种非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法,收集了变压器故障样本并搭建多种故障诊断模型进行对比以验证所提出方法的有效性。经过模型训练和验证,使用孪生卷积网络在非均衡数据集下进行变压器绕组变形故障识别正确率达到90%左右,高于卷积网络(CNN)、支持向量机(SVM)等其他方法的正确率。
关键词
孪生网络
电力变压器
绕组变形故障
非均衡数据集
Keywords
twin network
power transformer
winding deformation
unbalanced data set
分类号
TM407 [电气工程—电器]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法
马旭聪
唐文虎
牛哲文
辛妍丽
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023
12
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