文档名：改进BiLSTM在电力变压器故障诊断中的应用研究
摘要：针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入混合策略(权重和收敛因子优化、蝙蝠算法和莱维飞行策略)对鲸鱼优化算法进行优化,并利用优化后的鲸鱼优化算法寻找双向短期记忆网络的最优参数建立电力变压器故障诊断模型.通过算例与常规方法进行对比分析,验证了该方法的优越性.结果表明,相比于常规方法,所提故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率和最佳的实际应用效果,故障诊断准确率分别提高了10.42％和7.85％,为电力变压器故障诊断提供了一种新的思路.
Abstract：Inresponsetotheproblemsoflowdiagnosticaccuracyandinconsistentcharacteristicparameterstand-ardsincurrentpowertransformerfaultdiagnosismethods,basedontheanalysisofpowertransformerfaults,afaultdiagnosismethodofpowertransformerbasedonbidirectionalshort-termmemory(BiLSTM)networkandimprovedwhaleoptimizationalgorithmisproposed.Thehybridstrategy(weightandconvergencefactoroptimization,batal-gorithmandLevyflightstrategy)isintroducedtooptimizethewhaleoptimizationalgorithm,andtheoptimizedwhaleoptimizationalgorithmisusedtofindtheoptimalparametersofthebidirectionalshort-termmemorynetworktoestablishthepowertransformerfaultdiagnosismodel.Thesuperiorityofthismethodisverifiedthroughcomparativeanalysisbetweennumericalexamplesandconventionalmethods.Theresultsshowthatcomparedtoconventionalmethods,theproposedfaultdiagnosismethodhashigherfaultdiagnosisaccuracyandthebestpracticalapplicationeffect,thefaultdiagnosisaccuracyhasbeenimprovedby10.42％and7.85％,providinganewapproachforpow-ertransformerfaultdiagnosis.
作者：张寿岩 史卫刚 杨利国 裴跃辉 杨超 Author：ZHANGShouyan SHIWeigang YANGLiguo PEIYuehui YANGChao
作者单位：河北西柏坡发电有限责任公司,石家庄050000;东南大学电气工程学院,南京210096河北西柏坡发电有限责任公司,石家庄050000
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(5)
分类号：TM411
关键词：电力变压器 故障诊断 双向长短期记忆网络 鲸鱼优化算法 混合策略
Keywords：powertransformer faultdiagnosis bidirectionallongshort-termmemory whaleoptimizationalgo-rithm hybridstrategy
机标分类号：TP391TP183R737.9
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：河北省自然科学基金资助项目改进BiLSTM在电力变压器故障诊断中的应用研究[
期刊论文] 电测与仪表--2024, 61(5)张寿岩 史卫刚 杨利国 裴跃辉 杨超针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入混合策略(权重和收敛因...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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