【技术实现步骤摘要】
一种干式变压器故障诊断方法及装置
[0001]本专利技术涉及变压器技术，更具体地说，涉及一种干式变压器故障诊断方法及装置
。
技术介绍
[0002]电力变压器担负着电压变换
、
电能传输及无功补偿等重要任务，由于我国电网结构的调整以及用电需求的不断提高，变压器在电力系统中的地位越来越重要，它直接威胁着整个电力系统是否能够安全稳定经济的运行
。
而干式变压器指铁芯和绕组不浸渍在绝缘油中的变压器，具有维护工作量小
、
运行效率高
、
体积小和抗短路能力强等优点，从而广泛用于高层建筑等场所
。
但是，当变压器出现故障时，会对社会生产与生活产生巨大影响
。
及时有效的对变压器状态进行监测与故障诊断，具有非常重要的意义
。
[0003]鉴于此，我们非常有必要提供一种干式变压器的故障诊断方法，使其在故障发生初期，提示运维开展检修工作，从而降低维修成本
。
变压器的声音信号与语音信号具有一定的共同特征，因...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种干式变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：提取变压器噪声的
MFCC
特征参数和
GFCC
特征参数，并利用以
Fisher
准则降维优化的特征融合算法，得到融合特征参数
MGCC
；将卷积神经网络算法和长短时记忆神经网络算法进行串连，组成新的特征提取网络
CNN
‑
LSTM
模型；将变压器噪声信号的特征参数
MGCC
输入卷积神经网络算法中进行特征的第一次提取，然后将所述第一次提取的结果输入作为长短时记忆神经网络算法对特征进行第二次时序信号的提取；将所述第二次时序信号的提取的结果经
Flatten
层变换以及全连接层的铺平整合后，送入
Softmax
层以完成对变压器不同工况故障的识别分类
。2.
根据权利要求1所述的干式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法之前，还包括：提取变压器噪声的声纹
。3.
根据权利要求1所述的干式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述提取变压器噪声的
MFCC
特征参数的方式步骤还包括：将变压器噪声的声纹信号进行预加重
、
分帧
、
加窗等预处理；将预处理后的变压器噪声的声纹信号进行快速傅里叶变换
、
求功率谱
、
送入
Mel
滤波器组
、
然后进行
DCT
变换，得到
MFCC。4.
根据权利要求1所述的干式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述提取变压器噪声的
GFCC
特征参数的方式步骤还包括：将变压器噪声的声纹信号进行预加重
、
分帧
、
加窗等预处理；将预处理后的变压器噪声的声纹信号进行快速傅里叶变换
、
求功率谱
、
送入
Gammatone
滤波器组
、
然后进行
DCT
变换，得到
GFCC
特征参数
。5.
根据权利要求1所述的干式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法之后，还包括：确认变压器是否存在运行异常的问题；若变压器运行异常，则发出警报
。6.
一种干式变压器故...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄炜，张龙飞，韩占利，周昕，张磊，张晓星，黎大健，芦宇峰，陈梁远，喻敏，朱立平，王乐，刘鹏，饶夏锦，彭博雅，李锐，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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