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基于LSTM神经网络的电力变压器故障预测模型研究

蔺茜  陶卿曌  张清辉  
【摘要】:电力变压器是电网系统核心设备之一,对电力变压器安全稳定运行的相关研究一直是电力行业关注的焦点。近年来,神经网络迅速发展,在电力行业得到广泛应用。研究表明,神经网络方法对电力变压器运行状态的预测诊断方面有很强的适用性。本文针对传统神经网络无法利用时间序列信息,在潜伏周期较长、类型多样的电力变压器故障问题上的局限性,建立了基于长短期记忆神经网络的电力变压器溶解特征气体时间序列数据预测模型。

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