Box-plot-SA-BP:变压器DGA多参量故障诊断模型

作     者：周威振 赵银山 王兴 张鹏望 ZHOU Weizhen;ZHAO Yinshan;WANG Xing;ZHANG Pengwang

作者机构：南方电网超高压输电公司大理局云南大理671000 

出 版 物：《电力大数据》 (Power Systems and Big Data)

年 卷 期：2023年第26卷第5期

页      码：44-52页

摘      要：油中溶解气体分析(DGA)方法是一种典型的充油电力设备故障诊断方法,广泛应用于电力变压器故障检测与状态评估,但由于样本数据的可靠性和诊断模型的有效性影响,导致DGA诊断方法准确率较低。文中提出了一种Box-plot-SA-BP模型,首先,采用Box-plot数据检测法去除异常数据以解决数据质量的问题,然后,利用自注意力机制(Self-attention, SA)准确捕捉多参量样本数据间的联系,提取更加稳定可靠的特征,最后设计BP网络多分类模型实现变压器故障诊断。对比实验证明了Box-plot-SA-BP模型的良好性能,具有较高的应用价值。

主 题 词：油中溶解气体分析 箱线图 自注意力机制 BP神经网络 变压器故障诊断 

学科分类：0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.19317/j.cnki.1008-083x.2023.05.006

馆 藏 号：203123566...