【DBN分类】基于DBN实现变压器故障诊断附matlab代码

1 简介

电力变压器是电网中重要的设备，是电网中交换能量及传输能量的核心，是电力系统安全运行的重要支撑设备。变压器在运行过程中出现任何事故都将会带来经济损失，甚至引发严重的社会影响。目前针对变压器的故障诊断技术多采用人工智能算法，虽然人工智能算法的引入很大程度上改善了传统诊断方法的不足，使得故障诊断准确率得到了较大的提升，但仍然存在收敛速度慢、稳定性比较差、学习能力有限、不适用于大量样本训练等一系列问题，因此研究快速准确的变压器故障诊断技术和方法，并对故障进行及时有效的消除，对电网的安全运行具有十分重要的意义。　　

随着深度学习的不断发展，与传统机器学习算法相比，深度学习可以发现复杂数据的特征规律，深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)作为深度学习的一种，具有良好的的特征提取和分类的能力，随后分析了DBN在变压器故障诊断中的应用，利用大量工程实例样本数据，对DBN进行测试和调优。结果表明，DBN具有更好的故障诊断性能，扩展性更强，完全可以满足实际的工程需要。

2 部分代码

function [dataX,dataY,dataYreal,names] = getData()%% 读取数据[data,text] = xlsread('数据.xlsx');data = data(:,2:end);%% 无编码比值eps = 1e-3;% CH4/H2dataX(:,1) = data(:,2)./(data(:,1)+eps);  % C2H4/C2H2

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