【摘 要】
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针对传统算法在变压器故障诊断领域存在参数难以选取、准确率低、易误判等缺点,提出一种基于改进深度信念网络（IDBN）的电力变压器故障诊断方法。在油中溶解气体分析（DGA）基础上,
【机 构】
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河南理工大学物理与电子信息学院,河南理工大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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河南基础与前沿技术研究计划项目（152300410103）, 河南省教育厅科学技术研究重点项目（13A510330）
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针对传统算法在变压器故障诊断领域存在参数难以选取、准确率低、易误判等缺点,提出一种基于改进深度信念网络（IDBN）的电力变压器故障诊断方法。在油中溶解气体分析（DGA）基础上,首先以IDBN无监督训练方式重构原始数据特征,然后以有监督方式学习特征与故障类型之间的映射关系,最后将测试数据应用于模型并进行实验。实验结果表明,该方法不仅具有较高精度,而且在准确率方面优于传统的人工神经网络和支持向量机方法。因此,将改进深度信念网络用于变压器故障诊断具有较高的应用价值。
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