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基于LSTM-GMM的配电干式变压器绕组故障双参数预警模型
被引量：
6
1
作者
高煦轲
秦超
+2 位作者
高沨
王璁
屠幼萍
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第31期13407-13414,共8页
针对配电网干式变压器监测手段有限导致的监测数据种类较少、故障预警难度较大的问题,提出了一种基于长短期记忆结合高斯混合模型(long short-term memory and gaussian mixture model,LSTM-GMM)算法的配电网干式变压器绕组故障双参数...
针对配电网干式变压器监测手段有限导致的监测数据种类较少、故障预警难度较大的问题,提出了一种基于长短期记忆结合高斯混合模型(long short-term memory and gaussian mixture model,LSTM-GMM)算法的配电网干式变压器绕组故障双参数预警模型。首先,将监测数据预处理后提取与变压器绕组温度强相关的特征值,作为LSTM网络的输入;然后对LSTM网络超参数调优,以绕组温度为目标进行网络训练;通过训练后网络输出的预测值计算得到残差集,使用GMM确定残差集的概率密度分布,以置信区间作为故障判据划分预警等级;最后将预警等级转化为故障率。北京益丰园居民区干式变压器绕组故障数据分析的结果表明,本文所提出的双参数预警模型预测效果优于反向传播神经网络等算法,可提前3 h实现故障预警。
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关键词
长短期记忆网络
高斯混合模型
故障预警
干式变压器
配电网
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职称材料
题名
基于LSTM-GMM的配电干式变压器绕组故障双参数预警模型
被引量：
6
1
作者
高煦轲
秦超
高沨
王璁
屠幼萍
机构
华北
电力
大学高电压与电磁兼容实验室
北京龙德缘电力科技发展有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第31期13407-13414,共8页
基金
北京市自然科学基金(3192083)。
文摘
针对配电网干式变压器监测手段有限导致的监测数据种类较少、故障预警难度较大的问题,提出了一种基于长短期记忆结合高斯混合模型(long short-term memory and gaussian mixture model,LSTM-GMM)算法的配电网干式变压器绕组故障双参数预警模型。首先,将监测数据预处理后提取与变压器绕组温度强相关的特征值,作为LSTM网络的输入;然后对LSTM网络超参数调优,以绕组温度为目标进行网络训练;通过训练后网络输出的预测值计算得到残差集,使用GMM确定残差集的概率密度分布,以置信区间作为故障判据划分预警等级;最后将预警等级转化为故障率。北京益丰园居民区干式变压器绕组故障数据分析的结果表明,本文所提出的双参数预警模型预测效果优于反向传播神经网络等算法,可提前3 h实现故障预警。
关键词
长短期记忆网络
高斯混合模型
故障预警
干式变压器
配电网
Keywords
short-term memory network
Gaussian mixture model
fault warning
dry type transformer
distribution network
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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作者
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被引量
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1
基于LSTM-GMM的配电干式变压器绕组故障双参数预警模型
高煦轲
秦超
高沨
王璁
屠幼萍
《科学技术与工程》
北大核心
2024
6
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