基于Transformer神经网络的变压器状态监测

冯治国; 金日; 罗冲; 李昂

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基于Transformer神经网络的变压器状态监测

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电力变压器是电力系统的关键设备,为保障电力系统健康稳定运行,对电力变压器开展状态监测十分必要。提出基于Transformer神经网络的变压器状态监测方法,Transformer神经网络具有自注意力机制,能够挖掘不同特征维度之间的关联性,为变压器状态监测提供更可靠的决策能力。在进行变压器数据收集时,将采集到的数据集分为健康、亚健康、病态3个类别;之后采用原始数据、小波特征以及傅里叶特征融合的方式对数据进行预处理,增加特征维度;通过数据生成和Focal Loss的方法降低模型训练时数据不平衡带来影响,再将处理后的数据输入Transformer神经网络进行模型训练,最终利用训练好的模型预测变压器健康状态。与传统机器学习方法、卷积神经网络、长短时记忆网络相对比,所提方法预测精度有明显提升,能够准确的监测变压器设备状态,预测准确率能达到90%,是一种有效的变压器状态监测方法。

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来源
《国外电子测量技术》 |2023年第2期|145-150|共6页
作者
冯治国; 金日; 罗冲; 李昂;
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作者单位

国能大渡河检修安装有限公司;

四川大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力变压器;
关键词
电力系统; 电力变压器; 状态监测; Transformer神经网络; 特征融合;

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