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文檔簡介
1、根據(jù)電力變壓器油中溶解氣體組分中氣體成分和含量不同的特點，通過監(jiān)測和檢測變壓器內部氣體含量來診斷變壓器故障成為有效的手段之一。本文通過對基于油中溶解氣體分析(Dissolved Gas-in-oil Analysis，DGA)的各種變壓器診斷方法的優(yōu)缺點介紹，并在各類診斷方法進行分析對比的基礎上，首次將具有較強特征提取能力的受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines, RBM）相關分類方法應用于DGA變壓
2、器故障診斷中，輔助檢修人員對其狀況進行科學評估提供更為準確的判斷。 3、> 提出了一種基于判別受限玻爾茲曼機（Discriminative Restricted Boltzmann Machines，DRBM）的油浸式電力變壓器故障診斷新方法。構建了深度判別受限玻爾茲曼機（Deep Discriminative Restricted Boltzmann Machines，DDRBM）分類模型，通過數(shù)據(jù)集分類測試并與傳統(tǒng)神經網絡、支持向量機進行對比后，應用于變壓器故障診斷中，給出詳細的實現(xiàn)步驟。該方法具有較
引入RBM學習算法基礎上，提出了基于分類受限玻爾茲曼機（Classification Restricted Boltzmann Machines, CRBM）的油浸式電力變壓器故障診斷方法。結合DGA數(shù)據(jù)特點以及變壓器故障類型，構建了基于CRBM的變壓器故障診斷模型，并給出詳細的診斷步驟和實現(xiàn)過程。該方法具有較強的特征變換能力，其診斷結果以概率形式給出。
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