基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法

石延辉; 杨洋; 阮彦俊; 王钢; 李钊; 骆钊

doi:10.26963/j.psce.2026.02005

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基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法

更新时间：2026-04-26

- 基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法
- Vol. 42, Issue 2, Pages: 40-46(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局
  2. 昆明理工大学电力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2026.02005
  CLC： TP18;TM721.1
- Published：2026
- 稿件说明：
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石延辉, 杨洋, 阮彦俊, et al. 基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法[J]. 2026, 42(2): 40-46.
DOI：

石延辉, 杨洋, 阮彦俊, et al. 基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法[J]. 2026, 42(2): 40-46. DOI： 10.26963/j.psce.2026.02005.

摘要

随着风光等清洁能源发电在电网中占比的逐渐增加，直流输电工程中的换流变压器一旦出现故障，将影响换流站整流或逆变工作的正常进行。基于换流变油色谱数据分析，提出一种行之有效的故障诊断方法。首先，建立长短期记忆网络（long-short-term-memory

LSTM）的换流变故障诊断模型，并选取换流变油色谱数据中的特征气体及其比值关系，发掘特征参量；其次，引入改进后的粒子群算法（improved particle swarm optimization

IPSO），优化LSTM的5个超参数；最后，将1 213组换流变故障数据分为测试集、训练集后导入基于IPSO-LSTM的故障诊断模型。算例分析表明：所提方法能够诊断换流变故障，并有效区分故障类型，其诊断准确率达到93.44%，能准确反映换流变的运行状况。

Abstract

关键词

Keywords

references

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