电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为...电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为了解决现有基于DGA的故障诊断方法的局限性并进一步提升故障诊断的准确率,文中提出了一种基于胶囊神经网络(capsule network,CapsNet)的油浸式电力变压器故障诊断方法。通过结合CapsNet在处理向量数据方面的优势和变压器油中溶解气体的特征,所提方法能够准确地模拟油中溶解气体与故障类型之间复杂的非线性关系,通过动态路由技术和反向传播算法对模型的训练实现关键特征的自动提取。基于电网真实DGA数据的测试结果表明所提方法在故障诊断准确率、宏平均和召回率几何平均3个性能指标上得分数分别为90.48%、82.46%、87.93%,均优于支持向量机(support vector machine,SVM)和深度信念网络(deep belief network,DBN),证明了其在实际变压器故障诊断应用中的优势。展开更多
