电力变压器铁心柱截面的优化设计，李伟花，刘冲，本文主要研究电力变压器铁心柱截面的优化设计问题，获取铁心柱截面的级数、各级宽度和厚度的最佳设计值，结果表明，采用最佳设计

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传统的深度信念网络规模大、难度大、训练时间长，导致其故障诊断的时间较长。针对该问题，提出了一种基于贝叶斯正则化深度信念网络的电力变压器故障诊断方法。采用贝叶斯正则化算法改进传统深度信念网络的训练性能函数，在保证网络精度的同时快速提高计算速度，从而提高网络的收敛速度。实验结果表明，经过贝叶斯正则化改进后，深度信念网络训练的泛化能力得到了提高，同时故障诊断的准确率也得到了保证。

电力变压器运行规程。 介绍了关于电力变压器运行规程的详细说明，提供变压器的技术资料的下载。

电力变压器在电网电力能量的传输和电力能量的转换中起非常重要的作用,在电网安全防御上的作用也非同一般。电力变压器一旦发生故障会严重影响电力系统的运行,对国家财产、居民生活造成损害。因此对其故障进行研究十分重要。目前一般采取外表特征分析、数据量化分析、人工智能模拟等方法进行故障原因探寻。通过这些分析,初步了解了电力变压器的故障一般是由外界环境变化、变压器自身老化引发的短路、断路而造成。掌握这些理论知识有助于提高故障紧急处理的能力、防范能力,提升电网运行的稳定性和运行效率。同时也可促进对于一些未出现的故障在设计时进行防范,提升电网建设质量。

应用场景在于重型设 备的运维监控和流程工业关键工艺良品率的提高方面。本案例 的价值点在于，设备内部某关键参数，无法通过传感器直接获 取。由于这一关键参数无法直接获取，从而导致了设备运行的潜 在风险或生产工艺的良品率地下问题。

2.3电力变压器参数与数学模型..docx

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针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要，文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码，对编码后的数据进行预处理从而得到特征向量。以特征向量为基础，构建相应的卷积神经网络模型，实现对电力变压的故障诊断。实验结果表明，相较于其他传统机器学习算法，文中所提出的卷积神经网络模型在电力变压器故障诊断时的诊断准确性与诊断效率均有显著优势，能够有效保障电力系统运行的可靠性。