【变压器故障诊断】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的电力变压器故障诊断

电力变压器是电网中重要的设备,是电网中交换能量及传输能量的核心,是电力系统安全运行的重要支撑设备。变压器在运行过程中出现任何事故都将会带来经济损失,甚至引发严重的社会影响。目前针对变压器的故障诊断技术多采用人工智能算法,虽然人工智能算法的引入很大程度上改善了传统诊断方法的不足,使得故障诊断准确率得到了较大的提升,但仍然存在收敛速度慢、稳定性比较差、学习能力有限、不适用于大量样本训练等一系列问题,因此研究快速准确的变压器故障诊断技术和方法,并对故障进行及时有效的消除,对电网的安全运行具有十分重要的意义。

随着深度学习的不断发展,与传统机器学习算法相比,深度学习可以发现复杂数据的特征规律,卷积神经网络CNN作为深度学习的一种,具有良好的的特征提取和分类的能力,本文利用了CNN的特征提取优势和SVM的出色分类能力,采用卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)结合的组合模型,并将其应用在了电力变压器故障诊断领域,诊断效果如下图所示,诊断准确率达到了95%以上,完全可以满足科研和实际工程需要。

CNN-SVM分类模型的优势

高效特征提取:CNN在处理高维数据时能有效提取有用的特征。

强分类能力:SVM能够利用这些特征进行准确的分类,表现良好。

适应性强:CNN-SVM结合可以适应各种类型的分类任务,包括数值型分类、图像分类、文本分类等。

本文基于卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVM的电力变压器故障诊断,采用Matlab编写代码,代码注释详细,逻辑清晰易懂,可main函数一键运行。

输入:五种DGA特征气体分别为H2,CH4,C2H6,C2H4,C2H2  

输出:'正常','局部放电','低能放电','高能放电','中低温过热','高温过热' 六种运作状态(含正常状态)

### 使用MATLAB实现电力变压器故障诊断 #### 基于概率神经网络(PNN)的变压器故障诊断变压器故障诊断中,概率神经网络(PNN)是一种有效的工具。这种方法能够处理复杂的非线性关系,并提供快速的学习速度和良好的泛化能力[^1]。 ```matlab % 加载训练数据 load('training_data.mat'); % 训练样本及其标签应预先准备好并保存在此文件中 % 创建PNN模型 spread = 0.1; % 调整此参数可以改变分类效果 net = newpnn(training_inputs, training_targets, spread); % 测试模型性能 test_outputs = sim(net, test_inputs); predicted_labels = vec2ind(test_outputs); % 将输出转换为类别索引形式 actual_labels = vec2ind(test_targets); % 显示混淆矩阵以评估准确性 confusionchart(actual_labels, predicted_labels) ``` 上述代码展示了创建一个简单的PNN模型来进行变压器故障类型的预测过程。`newpnn()` 函数用于初始化一个新的PNN结构;而 `sim()` 则模拟已建立好的网络对于给定输入所对应的响应情况。最后通过比较预期目标(`test_targets`) 和 实际得到的结果 (`test_outputs`) 来衡量系统的准确性。 #### 卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)联合方案 另一种方法是结合卷积神经网络支持向量机构建混合模型[CNN-SVM],这有助于提高特征提取效率以及最终决策的质量[^2]。 ```matlab % 定义CNN架构 layers = [ imageInputLayer([height width channels]) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(poolSize,'Stride',stride) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer]; options = trainingOptions('sgdm',... 'MaxEpochs',epochs,... 'MiniBatchSize',miniBatchSize,... 'Plots','training-progress'); % 进行CNN预训练 trainedNet = trainNetwork(augimdsTrain,layers,options); % 提取深层特征作为SVM的新输入空间 features = activations(trainedNet,augimdsTest,layerName,'OutputAs','rows'); labels = datastoreLabels; % SVM训练阶段 svmModel = fitcsvm(features, labels, ... 'KernelFunction', kernelType, ... 'Standardize', true); % 预测新实例所属类别 predictedLabels = predict(svmModel, featuresNewInstances); ``` 这段脚本首先定义了一个基础版本的二维卷积层序列组成的 CNN 架构,接着利用这些隐藏表示去增强传统意义上的 SVM 分类器的表现力。值得注意的是,在实际操作之前可能还需要针对具体应用场景调整超参数设置。 #### 溶解气体分析(DGA)模糊逻辑相结合的方式 除了以上两种途径外,还有研究者尝试把 DGA 技术同模糊集合论结合起来,从而更精准地判断潜在问题所在位置[^3]。 ```matlab % 初始化FIS (Fuzzy Inference System) fis = mamfis; fis.Name = "TransformerFaultDiagnosis"; % 添加输入变量及相应范围设定 addInput(fis,"H2",[min_H2 max_H2],'Name',"Hydrogen"); ... addInput(fis,...); % 设计隶属函数形状 mfParams.H2 = [a b c d]; ... % 描述规则库内容 ruleList = [...]; %[antecedent consequent weight connection] fis = addRule(fis, ruleList); % 执行推理运算得出结论 outputValues = evalfis(fis,[inputVector]); faultTypeIndex = find(outputValues==max(outputValues)); disp(['Detected fault type index:', num2str(faultTypeIndex)]); ``` 这里构建了一套基于 Mamdani 类型的模糊推理引擎,它接收来自油样测试报告中的多种成分浓度比例作为外部刺激源,经过一系列内部机制变换之后给出最有可能发生异常状况的具体部位指示信息。
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