【摘 要】
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为进一步提高变压器有载分接开关(OLTC)故障识别的精度,从OLTC切换过程中振动信号递归图的纹理特征出发,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的变压器OLTC故障识别方法.首先根据
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市,200240国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江省杭州市,310014;
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为进一步提高变压器有载分接开关(OLTC)故障识别的精度,从OLTC切换过程中振动信号递归图的纹理特征出发,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的变压器OLTC故障识别方法.首先根据OLTC振动信号的相空间分布,基于相点距离映射构建了OLTC振动信号的距离映射递归图(DMRP),然后通过合理选取CNN的网络层数、卷积核尺寸等结构超参数和对卷积核进行降维处理,提出了基于CNN的OLTC故障识别模型.对某CM型OLTC正常与典型故障下振动信号的计算结果表明,DMRP能自适应地对振动信号的相空间相点分布进行描述,所提出的识别模型对OLTC的典型故障均具有良好的识别性能,尤其在轻微故障的识别上相比于现有方法准确率提升了至少10％.
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