【摘 要】
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变压器的状态直接决定了电网运行的可靠性。在现有的变压器状态监测方法的基础上,提出基于射频识别(RFID)传感器标签和深度学习的变压器状态监测手段。首先提出了一种基于自
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51577046)、国家自然科学基金重点项目(51637004);国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200);装备预先研究重点项目(41402040301)资助
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变压器的状态直接决定了电网运行的可靠性。在现有的变压器状态监测方法的基础上,提出基于射频识别(RFID)传感器标签和深度学习的变压器状态监测手段。首先提出了一种基于自取能RFID传感器标签的变压器振动信号采集方法,该方法具有成本低,便利性强,寿命长,可实现快速定位等优点。针对于变压器信号成分复杂,信噪比低等特点,利用深度学习技术在复杂数据处理方面的优势,采用堆叠去噪自编码器(SDA)信号进行特征提取,并采用相关向量机(RVM)对提取的特征数据进行故障诊断,最后采用量子粒子群算法(QPSO)对SDA与RVM进行参数寻优。实验结果表明,方法能够可靠地获取变压器振动信号,同时,能够取得99. 75%的故障诊断准确度,且诊断时间仅需要0. 98 s。
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