基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法

变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,具有非常好的分类能力。文章选取了变压器的五种油中溶解气体含量作为模型输入量,在借鉴传统浅层BP神经网络油中气体分析方法的基础上,针对BP神经网络表达能力不足以及容易过拟合的缺点,将卷积神经网络应用于变压器故障诊断,并与BP神经网络的分类效果进行了对比,通过算例研究证明了卷积神经网络的效果更优。文章也对卷积神经网络的卷积核个数、卷积核大小以及采样宽度对分类效果的影响进行了探讨。