【关键词】深度学习；电力变压器；状态监测；故障预测；卷积神经网络

引言

电力变压器是电力系统里的关键设备，其正常运行对电力系统的稳定性十分重要，伴随电力负荷持续增长，变压器故障率逐年保持上升趋势，传统监测及维护手段面临的挑战愈发严峻，深度学习作为人工智能领域的一个分支，其已在图像识别、语音处理等领域取得突出成果，深度学习技术逐步应用于电力设备的状态监测与故障预测领域，成为一种有效的工具[1]。

研究旨在构建基于深度学习的电力变压器状态监测及故障预测模型，采用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）、CNN、LSTM等相关算法，实施对电力变压器的在线监测监控，实时捕捉故障特征，预先预测潜在故障，进而提升电力系统的可靠性及运行效率，通过实验加以验证，模型具备较高的精准度与实际应用意义，能有力减少变压器故障的出现频率，进而减少运维成本。

一、相关工作与理论基础

（一）电力变压器的工作原理及故障类型

作为电力系统的组成部分，电力变压器至关重要，主要承担实现不同电压等级电能转换的作用。其工作原理基于法拉第电磁感应定律，依靠绕组间电磁感应完成电能的转换，变压器调节着电流与电压，以顺应电力系统对电能的要求[2]。

在长期持续运行期间，电力变压器常受内外部因素的影响，引起不同种类的故障。常见故障有短路、接地故障、油温过高、绕组过载等现象，若这些故障未得到及时检测与处理，可能会引发电力系统的重大安全风险，甚至引发大面积停电。因此早期预测与实时监测变压器故障极为关键[3]。

（二）传统的故障检测与监测方法

以往变压器故障检测方法包括油色谱分析、振动分析、电流分析等方法，这些方法借助传感器采集变压器的运行参数，如温度、油位状态与设备振动，通过人工设定好的阈值去判断故障。这些方法存在局限性，尤其是人工设定阈值易受人为因素的干扰，灵活性不足，而且无法在复杂环境中精确捕捉微小的故障征兆，传统物理特征分析方法一般表现出滞后性，难以做到实时预警[4]。

（三）深度学习技术的基础与发展

深度学习属于机器学习的分支，近些年在图像识别、语音处理等领域取得显著进展。深度学习可借助多层神经网络自动进行特征提取，突破传统方法里人工特征选择的瓶颈[5]。常见深度学习模型有CNN、RNN以及LSTM，在处理时序数据时具有显著优势，可挖掘复杂模式，并大量应用于图像、语音、文本等数据的处理环节，在电力变压器故障预测方面具有巨大潜在价值[6]。

（四）国内外相关研究的现状与发展趋势

电力设备监测领域中，深度学习的应用受到持续关注，相关研究已显示其在状态监测和故障诊断方面的显著优势。Hansen H等[7]比较了统计过程控制与深度学习在电力设备监测中的效果，结果显示，深度学习在复杂的工况之下，能够更高效地捕捉非线性特征，进而提升故障检测的灵敏度和可靠性。Prabhu D等[8]提出了一种基于深度学习的变压器局部放电模式监测方法，通过对局部放电信号进行特征提取与分类，实现了对变压器早期故障征兆的精准识别，显著提高了监测与预警的准确性。与传统监测方法相比，这些研究充分体现了深度学习在电力设备运行状态识别和故障预测方面的技术优势与应用潜力。

即便深度学习在电力变压器监测中的前景一片大好，但依旧面临挑战。深度学习模型训练一般需要大量标注数据，然而高质量数据采集及标注工作成本高昂，模型训练计算复杂，对硬件资源要求颇高。在实际应用中，要提高训练的效率与实时性，面对电力系统环境的复杂特性，如何提升模型的抗干扰性，避免数据噪声及外部环境改变引发性能下降，仍需进一步探讨。

二、模型设计与研究方法

（一）电力变压器状态监测需求分析

状态监测系统是为电力变压器而设计的，保证其在正常的工作范围运作，减少故障所造成的电力中断情形。传统的监测办法采用单一数据源，如温度、油位、振动等，虽可取得一定的诊断成果，但这种方式无法充分把握变压器运行期间的细微改动。以引入深度学习为契机，可针对多维数据做融合分析，极大改善了故障检测的精确水平与实时性。深度学习模型借助实时数据开展分析，能自动找出潜在的故障隐患并预先预警，如绕组短路、油温过高、内部放电等的常见故障，大多会伴有设备运行状态的异常波动。