智能电网中基于批标准化LSTM的互感器故障诊断技术

互感器是高压电力系统中的必备设备之一，一旦互感器发生故障，将会导致保护装置拒动误动，造成电网瘫痪。传统的故障诊断和分类方法首先从原始过程数据中提取特征，然后采用特定的分类器进行诊断，缺乏对原始数据中动态信息的自适应处理。为了提高传统循环神经网络在诊断中的准确度，并考虑到长短记忆神经网络诊断时间较长的缺陷，提出一种基于批标准化的LSTM模型的故障诊断方法。该方法无需进行特征提取和分类器设计，直接对故障进行分类，并且能自适应学习动态故障数据。通过与其他故障诊断方法比较，该方法的诊断精度和诊断性能较高，在互感器故障诊断领域具有良好的应用价值。