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基于GASF及双输入AlexNet-SVM的变压器励磁涌流检测
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作者 王子伟 疏佳铭 +2 位作者 陆斌 张敏 倪继文 《机械与电子》 2025年第8期30-39,共10页
针对励磁涌流易于引发电力变压器差动保护误动作的问题,提出一种基于格拉姆角和场(GASF)及双输入AlexNet-SVM的变压器励磁涌流检测方法,旨在提升励磁涌流检测的准确性并缩短检测时间。首先,采用GASF变换及图像编码将三相差动电流转换为... 针对励磁涌流易于引发电力变压器差动保护误动作的问题,提出一种基于格拉姆角和场(GASF)及双输入AlexNet-SVM的变压器励磁涌流检测方法,旨在提升励磁涌流检测的准确性并缩短检测时间。首先,采用GASF变换及图像编码将三相差动电流转换为彩色图,提升励磁涌流与内部故障的工况特征区分度。其次,针对励磁涌流检测的快速性需求对AlexNet进行轻量化设计,并采用SVM作为分类器构建了AlexNet-SVM模型。最后,用不同的采样方式构建了4个励磁涌流检测模型,即单输入AlexNet-SVM模型、扩维单输入AlexNet-SVM模型、并行双输入AlexNet-SVM模型和级联双输入AlexNet-SVM模型;并采用励磁涌流及内部故障仿真数据集对多模型进行了测试和评估。结果表明,级联双输入AlexNet-SVM模型可在取得100%准确率的同时将模型平均检测时间降到10.51 ms,实现了励磁涌流检测准确性和实时性的同步提升。 展开更多
关键词 电力变压器 励磁涌流 内部故障 GASF变换 双输入alexnet-svm模型 支持向量机
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