基于SDAE-VPMCD的变压器故障诊断方法研究

作者：马利洁; 朱永利

来源：电测与仪表, 2019, 56(17): 96-101.

DOI：10.19753/j.issn1001-1390.2019.017.016

• 故障诊断
• 大数据
• 小样本
• 变量预测模型
• 堆栈降噪自编码

为解决传统变压器故障诊断存在监测大数据、小样本分类效果差等问题,提出一种基于变量预测模型(VPMCD)和堆栈降噪自编码(SDAE)的故障诊断方法。采集变压器油色谱数据,并进行归一化处理;对堆栈降噪自编码网络进行逐层训练学习,获取数据的高层特征表示并确定网络结构参数;训练变量预测模型中四种数学模型,获取故障类型的最佳模型及相关参数;最后,采用少量有标签数据对整个模型进行微调,确定最优网络参数完成故障诊断。实验结果表明,该混合模型识别精度较高,可扩展性和鲁棒性较强。

• 单位
  华北电力大学; 新能源电力系统国家重点实验室