《表1 变压器故障类型编码》

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《基于全卷积神经网络的变压器故障诊断》

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网络模型的输入基于变压器DGA数据，变压器发生故障时主要会产生5种特征气体，分别是CH4，C2H6，C2H4，C2H2，H2。变压器的各种故障类型由发生故障时产生的5种特征气体的含量来判定。变压器的故障类型主要有低能量放电、高能量放电、局部放电、高温过热、正常和中低温过热6种类型，对6种故障类型进行编码，如表1所示，并将6种不同的故障类型作为模型的输出。每一个样本数据是由5种特征气体组成，输入到网络模型中的10×10二维矩阵是由每个样本转换而来的，获取样本数据具体实现步骤如下。