基于FedAVG-SA-BP的变压器DGA故障诊断

  1. 周威振1，马 越1，邓集瀚1，毛玉星2，黄澳丽2
    （1.南方电网超高压输电公司大理局， 云南 大理 671000；2.重庆大学电气工程学院， 重庆 400044）
  2. 摘要：本文中作者提出了基于FedAVG-SA-BP方法的变压器油中气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）故障诊断模型，采用Self-attention（SA）机制捕捉气体特征间的相关性，以及Federated Averaging（FedAVG）解决变压器DGA故障诊断中训练样本缺失的问题。试验结果表明，与传统的BP网络DGA故障诊断方法相比，该方法能够显著提高电力变压器故障诊断的准确性。
    关键词：变压器；油中气体分析法；BP神经网络
    中图分类号：ＴＭ４11 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００１－８４２５（２０23）０9－００31－０5
  3. 作者简介

    周威振（1993-），男，河南鹿邑人，助理工程师。
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