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基于递归神经网络的变压器套管绝缘故障检测方法研究

         

摘要

由于传统的变压器套管绝缘故障检测的方法未对故障类型进行分类,导致了故障检测的定位准确性较差,为此,提出基于递归神经网络的变压器套管绝缘故障检测方法。通过高分辨的智能信息跟踪识别方法采集故障信息特征并进行融合处理,采用递归神经网络学习方法在处理后的信息中提取电感和稳压参数,结合电力系统受扰响应特性特征分析方法,建立故障样本数据的检测分析模型,并对提取到的故障参数进行特征分类处理,实现对故障特征的分类识别和自动化检测。仿真实验结果表明该方法中的变压器套管绝缘故障检测的绝缘性能以及故障准确定位能力较高。

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