基于音频动态特征重组和TCN-Attention的电力变压器故障诊断方法

摘要：

电力变压器是电力系统的重要电气设备之一,对变压器进行在线故障诊断是降低电力系统运维成本、提高电力系统稳定性的关键措施.基于电力变压器运行时的音频信息,提出音频信号动态特征重组和TCN-At-tention模型实现变压器典型故障的精准识别.首先,分析变压器音频信号的SRA、RMS、峭度和裕度特征;然后,根据特征与变压器故障之间的相关性、鲁棒性和时序单调性实现不同特征的加权融合,得到变压器音频信号的综合特征;最后,设计TCN-Attention模型分析变压器音频特征从而实现故障诊断,并基于注意力机制增强音频特征中的重要信息,以提升变压器故障的识别准确率.本文采集了变压器在正常运行、绕组故障和铁芯故障3种状态下的音频信号构成数据集,对所提方法进行验证.实验结果表明,本文方法根据变压器音频信号进行故障诊断的准确率可达90％以上,实现了变压器故障的智能诊断,对保障电力系统稳定运行具有重要意义.

关键词：电力变压器、音频信号、故障诊断、动态特征重组、TCN-Attention

所属期刊栏目：38

分类号：TM412(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金;淮南市科技计划项目

在线出版日期：2024-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：82-88