基本信息:
- 专利标题： 基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法
- 申请号：CN202210884861.5 申请日：2022-07-26
- 公开(公告)号：CN115146739A 公开(公告)日：2022-10-04
- 发明人： 何怡刚 , 邢致凯 , 王枭 , 刘晓宇 , 江雪 , 龚庆武 , 王剑锋 , 尚学军 , 李楠 , 马世乾 , 王天昊 , 陈培育 , 金尧 , 闫立东
- 申请人： 武汉大学 , 国网天津市电力公司
- 申请人地址： 湖北省武汉市武昌区八一路299号;
- 专利权人： 武汉大学,国网天津市电力公司
- 当前专利权人： 武汉大学,国网天津市电力公司
- 当前专利权人地址： 湖北省武汉市武昌区八一路299号;
- 代理机构： 湖北武汉永嘉专利代理有限公司
- 代理人： 张宇
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06F17/18 ; G01N33/28 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06N5/00 ; G06N20/20
摘要：
本发明公开了一种基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法，包括：采集各变电站中变压器的油中气体；对采集的数据进行z‑score归一化，得到归一化矩阵；将归一化矩阵按比例划分为训练集和测试集；构建基于Xgboost和双向门控循环神经网络的堆叠时间序列网络，输入训练集和测试集进行网络训练；利用实时采集的数据经过归一化后得到可训练的数据，进行故障预测和网络参数的更新。本发明利用Xgboost和门控神经网络对油中气体数据进行预测，由元学习器从两个时间序列网络中获得电力变压器预测数据，并通过Softmax层得到变压器的故障诊断结果。该神经网络具有准确的故障诊断性能和稳定的鲁棒性。
公开/授权文献:
- CN115146739B 基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法 公开/授权日：2024-11-05
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |
| --------G06K9/62 | .应用电子设备进行识别的方法或装置 |