基于深度學習的變壓器故障判別保護算法研究-案例-控制網

基于深度學習的變壓器故障判別保護算法研究

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點擊數：104 發布時間：2026-01-10 16:14:22

為提升電力系統中變壓器運行狀態的智能感知與精準保護能力，本文提出了一種基于深度學習的變壓器故障判別與保護算法。該算法構建了融合卷積神經網絡（CNN）與長短期記憶網絡（LSTM）的故障識別框架，并引入了通道注意力機制以增強特征提取的區分性。該算法以DGA關鍵氣體特征作為輸入，結合標準化與標簽編碼實現了高效建模，同時通過調優超參數與早停機制抑制了過擬合風險。針對六類典型故障模式進行實驗（繞組短路、鐵芯故障、過載故障、漏油故障、放電故障與機械故障），實驗結果表明，本文所提出模型在多類故障判別中表現出較高的準確率和魯棒性，具備良好的工程推廣價值。

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摘要：為提升電力系統中變壓器運行狀態的智能感知與精準保護能力，本文提出了一種基于深度學習的變壓器故障判別與保護算法。該算法構建了融合卷積神經網絡（CNN）與長短期記憶網絡（LSTM）的故障識別框架，并引入了通道注意力機制以增強特征提取的區分性。該算法以DGA關鍵氣體特征作為輸入，結合標準化與標簽編碼實現了高效建模，同時通過調優超參數與早停機制抑制了過擬合風險。針對六類典型故障模式進行實驗（繞組短路、鐵芯故障、過載故障、漏油故障、放電故障與機械故障），實驗結果表明，本文所提出模型在多類故障判別中表現出較高的準確率和魯棒性，具備良好的工程推廣價值。

關鍵詞：深度學習；變壓器故障；故障判別；判別保護

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摘自《自動化博覽》2025年12月刊

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