【摘 要】
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随着电力生产的规模化发展,以变压器为代表的电力生产设备系统每天都会产出海量的数据信息.同时统DBN算法对海量数据进行分析应用,虽然能够从中发现典型故障,但也存在泛化能
【机 构】
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中国原子能科学研究院,北京102413
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随着电力生产的规模化发展,以变压器为代表的电力生产设备系统每天都会产出海量的数据信息.同时统DBN算法对海量数据进行分析应用,虽然能够从中发现典型故障,但也存在泛化能力差的问题.因此,基于电力设备生产数据的分析,提出通过BR对DBN算法进行改进,从而构建一种改进型的BR-DBN模型,以获得DBN最优参数,提高变压器局部放电故障的识别率.最后,通过仿真检验了改进型BR-DBN算法在变压器局部放电识别中的应用效果.结果表明,BR-DBN算法能准确识别变压器的局部放电故障,且故障识别率高于DBN算法、BPNN算法,证实了改进策略的可行性.
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