【摘 要】
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电力变压器是电网的关键设备,其运行状态直接影响着整个电力系统的安全与稳定,因此对于变压器故障诊断的研究具有重要意义。以油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）方法为研究背景,本文提出一种特征参量降维与改进鲸鱼算法优化双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short Term Memory,Bi LSTM）的变压器故障诊断方法。首先,针对高维冗余的
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究经费项目（LJ2020JCL020、LJ2019JL013）； 辽宁工程技术大学学科创新团队（LNTU20TD-29）；
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电力变压器是电网的关键设备,其运行状态直接影响着整个电力系统的安全与稳定,因此对于变压器故障诊断的研究具有重要意义。以油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）方法为研究背景,本文提出一种特征参量降维与改进鲸鱼算法优化双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short Term Memory,Bi LSTM）的变压器故障诊断方法。首先,针对高维冗余的数据不利于故障诊断,提出地标等距特征映射（L-Isomap）与Bi LSTM的变压器故障诊断模型。以Bi LSTM为基础故障诊断模型,采用L-Isomap对故障特征参量进行降维,与采用原始特征量、Isomap降维特征量进行诊断精度与运算效率的对比,验证了L-Isomap的有效性,经L-Isomap降维的特征量作为支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）、Bi LSTM故障诊断模型的输入进行多次重复训练,验证了Bi LSTM模型的优势与良好的稳定性。其次,针对Bi LSTM超参数会影响故障诊断精度,提出混合策略改进鲸鱼算法（Mixed-strategy Improved Whale Algorithm,MIWOA）优化Bi LSTM的变压器故障诊断模型。引入自适应权重与非线性收敛因子,引入蝙蝠算法的搜索机制对局部最优解进行扰动,引入莱维飞行策略改进对数螺旋更新位置方式,选取10个标准函数与传统优化算法进行测试对比,得出MIWOA性能表现最优。利用MIWOA寻得Bi LSTM模型的最优参数,建立MIWOA-Bi LSTM故障诊断模型。最后,为验证MIWOA-Bi LSTM故障诊断模型的有效性,将经L-Isomap降维的特征参量分别输入到PSO-Bi LSTM、GWO-Bi LSTM、WOA-Bi LSTM、MIWOA-Bi LSTM模型中,故障诊断精度分别为84.2%、86.7%、89.2%、95%,结果表明MIWOA-Bi LSTM模型具有突出优势,因此本文所提方法能有效提升故障诊断的准确性与可靠性,为变压器故障诊断研究提供了一种新思路。该论文有图52幅,表24个,参考文献71篇。
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