英国电站13台变压器冷却油中溶解气体分析记录文本数据（2010-2015）

英国电站13台变压器冷却油中溶解气体分析记录文本数据数（2010-2015）.zip

变压器冷却油中溶解气体故障诊断模型（数据+代码），其中包含变压器冷却油中溶解气体数据和神经网络模型代码，实现变压器故障的智能诊断。

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当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点，容错性差，难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关系的基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的变压器故障诊断方法。首先构建了变压器油特征参量序列，基于序列数据构建了Bi-LSTM变压器故障诊断模型。工程实际中不同变压器油特征参量序列长短不一，需通过排序、分组填充对模型输入进行重构改进，然后对超参数进行优化。基于同一自建数据库对比所提方法与其他方法，结果表明：经过数据重构后所提方法的准确率可达91.9 %；当特征指标数量减少约2/3时，所提方法的准确率仅下降约1%，而其他方法的准确率平均下降约6 %；当采样数据存在10%的随机错误时，所提方法诊断准确率仅下降2%~6 %，且通过改变隐藏层的数量可得到改善。

应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素，并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动，应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中溶解气体浓度的区间预测模型，且不受传统区间预测方法中必须服从正态分布的限制。实例结果验证了所提模型的有效性。

GBT7252-2001 变压器油中溶解气体分析与判断导则.pdf

GB 7252-2001 IEC60599变压器油中溶解气体分析和判别导则

基于深度自编码网络（DAEN），构建了分类深度自编码网络（CDAEN）模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析（DGA）数据，提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练，优化模型参数，并利用少量有标签样本进行微调。实例分析表明，与基于反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）的故障诊断方法相比，所提方法的诊断正确率更高。

行业分类-作业装置- 一种检测油中溶解气体组分的绝缘油前处理装置及方法.zip