声明
摘要
1．1课题研究背景及意义
1．2国内外相关内容研究现状
1．2．1人工智能发展历史及现状
1．2．2人工智能在电力行业中的应用
1．3人工智能在变压器参量预测和故障诊断的应用
1．3．1变压器参量预测的研究现状
1．3．2变压器故障诊断的研究现状
1．4主要内容
第2章基于油色谱的变压器故障分析及数据预处理
2．1引言
2．2变压器常见故障与油中溶解气体的关系
2．2．1油浸式变压器常见故障
2．2．2变压器故障和油中溶解气体的关联
2．3变压器故障数据预处理及特征优选
2．3．1油色谱的数据预处理
2．3．2基于油色谱的数据特征集优选
2．3．3仿真校验
2．4本章小结
第3章基于GRU网络和注意力机制的油色谱气体趋势预测
3．1引言
3．2GRU网络原理
3．2．1循环神经网络
3．2．2GRU网络
3．2．3双向循环结构
3．3油色谱气体预测实现过程
3．3．1模型构建和参数设置
3．3．2注意力机制的模型
3．3．3预测效果评价
3．4案例验证
3．4．1模型预测准确率评估
3．4．2注意力机制对于模型预测能力的改善效果
3．5本章小结
第4章基于卷积网络和注意力机制的变压器故障诊断
4．1引言
4．2模型原理
4．2．1卷积网络模型
4．2．2解释模型判断决策的特征注意力机制
4．3变压器状态分类的实现流程
4．3．1油色谱的数据预处理及归一化
4．3．2卷积模型搭建
4．3．3基于注意力机制的模型解释器
4．4结果分析
4．4．1模型的评估指标
4．4．2变压器故障分类的准确率评估
4．4．3数据集的规模及质量对故障诊断的影响
4．4．4故障判断解释
4．5本章小结
第5章总结与展望
5．1主要结论
5．2未来展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录
致谢
山东大学;
