【摘 要】
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传统故障诊断方法存在编码不完整和编码边界过于绝对等缺点，难以满足电网运维工作的实际需求。利用电力变压器故障时产生的气体来对变压器进行故障诊断是目前智能电网状态检测的热门研究领域。但变压器出现各类故障的频率有很大差别，可能会造成故障样本信息不完整、数据量不足，使用传统的卷积神经网络模型会出现训练过程收敛速度慢、训练精度低等问题。文中提出一种在保留原始数据特征不变的情况下进行数据增强的方法，将扩充后的
【基金项目】
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国家重点研发计划资助（2018YFB0106300）；
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传统故障诊断方法存在编码不完整和编码边界过于绝对等缺点，难以满足电网运维工作的实际需求。利用电力变压器故障时产生的气体来对变压器进行故障诊断是目前智能电网状态检测的热门研究领域。但变压器出现各类故障的频率有很大差别，可能会造成故障样本信息不完整、数据量不足，使用传统的卷积神经网络模型会出现训练过程收敛速度慢、训练精度低等问题。文中提出一种在保留原始数据特征不变的情况下进行数据增强的方法，将扩充后的一维数据转化为二维图片输入到二维卷积神经网络诊断模型中，并对卷积神经网络模型中的Adam优化算法进行改进，诊断结果表明，所提方法使得网络训练的精度达到了96.20%，相较于传统的一维卷积神经网络故障诊断方法（92.12%）具有更高的收敛速度和泛化能力。
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