关键词:
CNN
BiCRU
电力变压器
运行状态
评估
摘要:
由于现有的评估方法综合状态值较高,状态等级判断结果不符合事实。为解决这一问题,本次开展基于CNN-BiGRU网络的电力变压器运行状态智能评估方法研究。先通过建立CNN-BiCRU融合模型,计算特征重要性评分来选择数据的重要特征。然后通过BiCRU引入注意力机制进行特征加权,对关联特征进行提取。采用多级模糊综合评判方法,确定电力变压器的评判因素,描述变压器的状态,形成评语集。最后结合评价因素的重要程度进行排序,对判断矩阵进行一致性检验,从而完成对变压器运行状态的评估。实验结果表明,变压器综合状态值始终在0.401~0.407之间,结果符合预期设定;5个小组判断出此时电力变压器的状态等级为A级,与实际状态等级一致。由此可证明,应用所提方法能够精准预测变压器的运行状态,使得预测结果更贴合事实。