基于神经网络的变压器故障分类诊断

原创 已于 2024-01-08 00:46:16 修改 · 1.5k 阅读 · 15 ·
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#神经网络 #人工智能

于 2024-01-08 00:44:53 首次发布
本文探讨了如何利用神经网络对油浸式变压器的故障进行分类诊断，通过监测油中气体的变化，实现故障的早期识别和预防性维护，显著提高了诊断准确率。作者还分享了模型架构和训练过程中的代码实现细节。

一.绪论

变压器是电力系统中分布广泛、造价昂贵、结构复杂的电气设备，其在电能传送和电压转换方面承担着至关重要的任务。它的正常运行直接关系到整个电力系统的安全性和稳定性。对于油浸式变压器而言，随着运行的持续，变压器油与其中的固体有机材料会逐渐发生老化和分解。由于不同类型的故障会导致油中产生不同类型的气体，通过对油中气体的分析，我们可以有效地判断变压器的故障类型。

油浸式变压器的运行过程中，油与固体有机材料的老化和分解是一个自然而不可避免的过程。由于不同类型的故障引起的油中气体产生量和比例各异，因此通过对油中气体的详细分析，我们能够准确地识别变压器可能存在的问题。这种方法为我们提供了一种可靠的手段，以便及时发现并解决潜在的故障，确保变压器的可靠运行。

值得注意的是，油中气体分析技术的应用不仅仅在于检测故障，更重要的是在于预防性维护。通过定期对变压器油中气体进行监测和分析，我们能够及时发现变压器内部可能存在的问题，采取预防措施，延长变压器的使用寿命，提高电力系统的可靠性。

油浸式变压器的正常运行对电力系统至关重要。通过对变压器油中气体的分析，我们可以在故障发生前及时识别问题，实现预防性维护，确保电力系统的安全性和稳定性。这种先进的监测技术为电力设备的管理和维护提供了有力支持，为电力系统的可靠运行保驾。

本文将使用神经网络来对变压器故障来进行分类诊断。

二.实验数据

三.模型架构可视化

自己搭建模型以及可视化

四.代码

clas
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超越简单检索：Agentic RAG 的设计逻辑与代码实现
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04-14 388
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