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油中溶解气体分析方法(DGA)是变压器内部故障诊断的重要方法,广泛应用在变压器在线监测和定期试验检测中,传统的特征气体法和三比值法等诊断方法在实际应用中普遍存在着一定的局限性,导致故障诊断精度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习技术中的多层感知机的变压器故障综合诊断方法,利用开源的Scikit-learn 机器学习框架及TensorFlow深度学习框架构建了变压器故障诊断模型,并应用实际工程中的故障样本数据,对故障诊断模型进行了训练和测试。试验结果表明,基于多层感知机技术的变压器故障诊断模型能够对变压器故障进行正确诊断,与传统的三比值法及支持向量机技术相比,多层感知机的诊断准确率更高,具有更优的故障诊断性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。 相似文献
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电网标准数字化转型旨在实现各环节数据、知识和信息的共享、协同和传递,打破部门、人与机器、管理与控制之间的界限,从而实现全局统筹下的标准化效能最大化。本文主要探讨了标准数字化平台建设的三个基本目标:统一规范标准数据源,重塑优化标准业务流程,推动可视化标准嵌入式应用及效能评价。通过业务架构设计、应用架构设计、数据架构设计和技术架构设计四个方面的分析,构建电网标准数字化平台,实现标准全生命周期管理的协同化,标准内容信息的查询,标准交互式在线编制与阅读,为未来资产全生命周期管理及业务全过程的高效运转奠定基础。 相似文献
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