基于深度学习的电力变压器故障诊断方法改进

引言

电力变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态直接影响电力系统的安全与稳定。一旦发生故障，可能引发大面积停电，造成巨大经济损失与社会影响。传统的电力变压器故障诊断方法，如油中溶解气体分析、电气试验等，存在诊断效率低、准确性不足、难以适应复杂故障等问题。随着电力系统智能化发展，深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力，在电力变压器故障诊断领域得到广泛应用。然而，现有基于深度学习的诊断方法仍面临数据特征提取不充分、模型泛化能力弱等挑战。研究改进深度学习故障诊断方法，对提升电力变压器故障诊断水平，保障电力系统可靠运行具有重要意义。

一、电力变压器故障诊断研究现状

（一）传统故障诊断方法及其局限性

传统电力变压器故障诊断主要采用油中溶解气体分析、电气试验、绝缘电阻测试等方法。油中溶解气体分析通过检测变压器油中氢气、甲烷、乙炔等气体含量及比例，判断内部故障类型，但该方法检测周期长，对早期微小故障敏感度低。电气试验如短路试验、空载试验，虽能检测变压器电气性能，但试验过程复杂，对设备有一定破坏性，且难以诊断复杂的内部故障[1]。绝缘电阻测试可评估变压器绝缘状态，但易受环境因素干扰，诊断结果准确性有限。这些传统方法依赖人工分析与经验判断，效率低，难以满足现代电力系统对变压器故障快速、准确诊断的需求。

（二）深度学习在故障诊断中的应用与不足

深度学习在电力变压器故障诊断中的应用，为该领域带来新突破。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等模型，通过自动提取故障数据特征，实现故障类型识别。CNN能有效处理图像化或结构化的故障数据，RNN 和 LSTM 适合分析具有时序特性的监测数据。但现有应用仍存在不足，数据预处理阶段，对故障数据的特征挖掘不充分，影响模型输入质量；模型构建方面，通用的深度学习模型难以完全适应电力变压器故障数据的复杂性与独特性，导致诊断准确率受限；算法层面，单一算法在处理多源异构数据、复杂故障类型时，泛化能力与鲁棒性不足，无法满足实际工程需求。

二、基于深度学习的电力变压器故障诊断改进方法

（一）优化数据预处理策略

数据预处理是深度学习故障诊断的基础。针对电力变压器故障数据特点，改进数据清洗方法，采用统计学方法与机器学习算法结合，识别并剔除异常数据，同时对缺失数据进行合理插值处理。在特征提取环节，运用小波变换、经验模态分解等信号处理技术，挖掘故障数据的时频域特征，将原始监测信号转换为更具表征性的特征向量。通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维算法，减少数据维度，降低计算复杂度，同时保留关键故障特征，提高数据质量与可用性，为后续深度学习模型提供优质输入。

（二）创新构建深度学习模型

为适应电力变压器故障数据特性，构建更有效的深度学习模型。基于CNN 的优势，改进网络结构，设计多层卷积层与池化层组合，增强对故障数据局部特征与全局特征的提取能力。引入注意力机制，使模型聚焦于关键故障特征，提高诊断准确性。结合 Transformer 架构，利用其强大的自注意力机制与并行计算能力，处理具有复杂时序关系的变压器监测数据，捕捉长距离依赖特征[2]。针对多源异构数据，构建融合型深度学习模型，将不同类型数据分别输入对应子网络，在网络深层进行特征融合，实现对多种故障类型的精准诊断。

（三）融合改进诊断算法

单一深度学习算法在处理电力变压器复杂故障诊断时存在局限性，通过算法融合提升诊断性能。将 CNN 与 LSTM 结合，利用 CNN 提取空间特征，LSTM 处理时间序列信息，实现对故障数据时空特征的全面分析。引入集成学习思想，构建多个不同结构的深度学习模型，通过投票机制或加权平均等方式综合多个模型的诊断结果，降低单一模型的误差与不确定性。结合强化学习算法，根据诊断结果的反馈信息，动态调整模型参数与决策策略，使模型在实际运行中不断优化，提高对复杂故障与未知故障的诊断能力。

三、改进方法的应用与效果评估

（一）实际应用场景与案例

将改进后的基于深度学习的电力变压器故障诊断方法应用于实际电力系统中。在变电站现场，部署数据采集装置，实时获取变压器的油色谱数据、电气参数、振动信号等多源数据，通过优化的数据预处理流程，将数据输入创新构建的深度学习模型进行故障诊断。在某大型变电站的应用中，成功检测出变压器内部局部放电、绕组变形等多种故障，相比传统方法，诊断时间大幅缩短，准确率显著提高，有效避免了故障的扩大化，保障了电力系统的稳定运行。

（二）效果评估指标与方法

采用准确率、召回率、F1 值等指标评估改进方法的诊断性能。准确率反映诊断正确的样本占总样本的比例，召回率衡量模型正确识别出的故障样本占实际故障样本的比例，F1 值综合考虑准确率与召回率，更全面地评价模型性能。通过交叉验证方法，将数据集划分为训练集与测试集，多次训练与测试模型，取平均结果作为评估依据[3]。同时，对比改进方法与传统方法、现有深度学习诊断方法的性能指标，直观体现改进方法在故障诊断准确性、效率等方面的优势。

（三）技术改进方向与展望

尽管改进后的方法在电力变压器故障诊断中取得良好效果，但仍有提升空间。未来研究可进一步探索新型数据预处理技术，提高对微弱故障特征的提取能力。在模型构建方面，结合量子计算、边缘计算等新技术，优化深度学习模型架构，降低模型计算复杂度，提高诊断实时性。算法融合上，挖掘更多智能算法的潜力，探索多算法深度融合的新模式，提升模型对复杂故障、罕见故障的诊断能力。加强与物联网、大数据技术的结合，实现电力变压器故障的智能预警与全生命周期管理。

结语

基于深度学习的电力变压器故障诊断方法改进研究，针对传统方法与现有深度学习应用的不足，从数据预处理、模型构建、算法融合等方面提出改进策略。改进方法在实际应用中展现出较高的诊断准确率与效率，为电力变压器故障诊断提供了新途径。随着技术的不断发展，持续优化改进深度学习故障诊断方法，将进一步提升电力系统的可靠性与智能化水平，为智能电网建设与电力行业的可持续发展提供有力支撑。

参考文献

[1]张建良，张晓洁，麻坚，等.面向新型电力系统的故障诊断技术研究进展（二）：机器学习和大语言模型技术[J/OL].实验技术与管理，1-23[2025-07-01].

[2]薛涛.井下变电所电力设备故障诊断与智能监控研究[J].现代制造技术与装备，2025，61（05）：208-210.

[3]黄灿，仝杰，唐鹏飞，等.基于改进型主动深度学习框架的油浸式变压器故障辨识算法[J].电网技术，2025，49（06）：2563-2572.