【摘 要】
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为了对电力变压器进行更精确的故障诊断，提出一种基于粒子群优化（PSO）双向长短时记忆（Bi-LSTM）网络的变压器故障诊断方法。在5种变压器油气体成分的基础上加入三比值法构建的3个参量作为输入特征。采用粒子群算法对模型中的超参数进行优化，通过组合模型PSO-Bi-LSTM对变压器故障进行诊断分析并与其它方法进行对比。算例分析结果表明，所提模型的故障诊断准确率高达92.5%要优于传统方法，当样本特征
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为了对电力变压器进行更精确的故障诊断，提出一种基于粒子群优化（PSO）双向长短时记忆（Bi-LSTM）网络的变压器故障诊断方法。在5种变压器油气体成分的基础上加入三比值法构建的3个参量作为输入特征。采用粒子群算法对模型中的超参数进行优化，通过组合模型PSO-Bi-LSTM对变压器故障进行诊断分析并与其它方法进行对比。算例分析结果表明，所提模型的故障诊断准确率高达92.5%要优于传统方法，当样本特征数减少或数据集出现错误时，所提模型的诊断准确率仅有少许下降，说明该模型还具有较优的鲁棒性。
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