多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识

冯俊杰; 降国俊; 张广勇; 刘雨飞

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识

电力设备与输配电技术 | 更新时间：2026-02-15

- 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识
- 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识
- 山西电力 2026年第1期页码：20-26
- 作者机构：
  
  1. 中国矿业大学电气工程学院
  2. 国网山西省电力有限公司晋中供电分公司
  3. 国网山西省电力有限公司超高压变电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省电力公司科技项目(5205K0230006)
- DOI：
  中图分类号： TM41;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
冯俊杰, 降国俊, 张广勇, 等. 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识[J]. 山西电力, 2026,(1):20-26.

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.
冯俊杰, 降国俊, 张广勇, 等. 多物理场下基于TCN-Transformer网络的变压器异常状态辨识[J]. 山西电力, 2026,(1):20-26. DOI：

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：

摘要

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。

Abstract

关键词

Keywords

references

曾以雄.变压器运行效率与最佳运行效率的计算[J].建筑电气,2014(01).

王一辉,钟珩,何泽海,宋鹏.基于多物理场耦合方法的变压器电磁振动噪声分析[J].电力机车与城轨车辆,2023(04).

王胜辉,许育帅,孙凯旋,谢庆,律方成.多物理场耦合下不同短路与接地故障对变压器绕组状态影响的仿真研究[J].高电压技术,2023(06).

刘锦新.基于随机森林的220kV主变压器异常状态预警方法[J].电气开关,2023(05).

李自清,孙文辉,徐梦潇.配电变压器状态评估技术综述[J].电工技术,2024(11).

王春吉.基于振动分析法的变压器状态监测与评估[D].上海电力大学,2021(03).

钦宇轩.融合电—热—机械损耗特性的变压器状态评估研究[D].中国矿业大学,2022(02).

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

浅谈变压器的经济运行

运行变压器的抗震设防分析

关于变压器基本参数选择问题的探讨

主变低压绕组断股故障的检出

神头一电厂 5-2 联变损坏原因浅析