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Published:2026
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冯俊杰, 降国俊, 张广勇, et al. 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识[J]. 2026, (1): 20-26.
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冯俊杰, 降国俊, 张广勇, et al. 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识[J]. 2026, (1): 20-26. DOI:
变压器是电力系统中的关键设备,其状态稳定性对于保障电网的安全可靠具有决定性作用。为应对变压器在实际运行中易受负载和环境影响难以准确评估其健康状态的问题,在分析变压器电-热-振动特征的基础上,采用k-means++算法对所提取的变压器负载电流、环境温度和运行电压3个关键参数进行工况划分,提出了一种基于TCN-Transformer的融合模型,实现了对变压器工况的异常状态辨识。以500 kV变压器进行试验,结果表明,所提出的TCN-Transformer模型在预测精度方面明显优于对比算法,可以更全面地捕捉数据中的重要信息,较好地实现了变压器多变量特征序列预测。
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