【摘 要】
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随着变压器设计的不断升级,其内部结构趋于复杂,容易出现变压器内部局部放电的现象,影响变压器的安全稳定运行,因此需要进行变压器内部局部放电诊断研究.以往对变压器内部局
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随着变压器设计的不断升级,其内部结构趋于复杂,容易出现变压器内部局部放电的现象,影响变压器的安全稳定运行,因此需要进行变压器内部局部放电诊断研究.以往对变压器内部局部放电诊断的研究主要是在变压器内部安装传感器,采集变压器内部局部放电数据,进而诊断变压器内部局部放电问题.但这种诊断方法容易受到外界环境的干扰,导致变压器内部局部放电诊断幅值大,无法得到精准的变压器内部局部放电诊断结果.因此,有必要对变压器内部局部放电诊断方法展开优化设计.深度学习作为人工网络中的智能算法,以其不断学习的特性成为主流应用算法,具有高精度的优势.为解决传统变压器内部局部放电诊断幅值低的问题,本文设计了一种基于深度学习的变压器内部局部放电诊断方法.通过采集、处理变压器内部局部放电数据,提取离散型变压器内部局部放电信号,利用深度学习表达变压器内部局部放电信号,得出变压器内部局部放电诊断结果.设计实例分析,分析结果表明,实验组放电诊断幅值明显高于对照组,说明该方法能解决传统变压器内部局部放电诊断幅值低的问题.
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