摘 要：為提高變壓器色譜診斷的準確率，在分析故障類型與特征氣體關系到基礎上，提出一種基于Adam優(yōu)化BP的變壓器色譜診斷模型，并重點探討了不同優(yōu)化器訓練的診斷結果。結果表明，Adam梯度優(yōu)化算法能夠有效改進BP神經網絡模型的診斷效果，BP-Adam模型在測試中表現(xiàn)出更高的診斷準確率。采用Adam優(yōu)化器的BP神經網絡診斷模型，其誤差要明顯低于SGD和RMSProp，利用Adam梯度優(yōu)化算法對BP神經網絡進行優(yōu)化，Adam-BP模型對于變壓器故障進行診斷的平均準確率高達95.62%。Adam算法對于BP神經網絡的優(yōu)化效果具有穩(wěn)定、顯著的優(yōu)勢。

關鍵詞：Adam優(yōu)化器；色譜診斷；特征氣體；BP神經網絡；變壓器

中圖分類號：TQ150.5；TM41"""""""""""""""""""""" 文獻標識碼：A"""""""""""""""nbsp;"""" 文章編號：1001-5922（2024）07-0128-04

Transformer chemical chromatography diagnostic analysis technology based on optimized BP

FENG Yang，XING Ya，HOU Feng，WU Peitao，YAN Jingdong

（Training Center of State Grid Ningxia Electric Power Co.，Ltd.，Yinchuan 750002， China）

Abstract： In order to improve the accuracy of transformer chromatography diagnosis， a transformer chromatography diagnosis model based on Adam optimized BP was proposed based on the analysis of the relationship between fault types and characteristic gases， and the diagnostic results trained by different optimizers were mainly discussed. The results showed that the Adam gradient optimization algorithm could effectively improve the diagnostic effect of the BP neural network model， and the BP?Adam model showed higher diagnostic accuracy in the test. The error of the BP neural network diagnostic model using Adam optimizer was significantly lower than that of SGD and RMSProp， and the Adam gradient optimization algorithm is used to optimize the BP neural network，" the average accuracy of the Adam-BP model for the diagnosis of transformer faults was as high as 95.62%. The Adam algorithm has stable and significant advantages for the optimization effect of BP neural network.

Key words： adam optimizer；chromatographic diagnosis；characteristic gas；BP neural network；transformer

目前，變壓器故障診斷面臨人力依賴、診斷不準、診斷遲緩等問題。為此，引入人工智能算法，以實現(xiàn)快速、精準、穩(wěn)定地診斷變壓器故障，如灰色關聯(lián)法、SVM、IEC三比值等，但泛化性差、診斷準確率低［1?5］。神經網絡具有自適應、自學習、自組織的特點，依據非線性逼近原則可實現(xiàn)故障診斷功能，但當模型深度達到一定水平以后，繼續(xù)增大模型深度無法改善其診斷性能，甚至反而會拉低其診斷性能。另外，傳統(tǒng)神經網絡模型在小樣本條件下的診斷性能不佳，樣本數(shù)據不足將會直接拉低模型的診斷精度。對此，部分學者嘗試改進神經網絡算法，如改進樣本數(shù)據，優(yōu)化參數(shù)等，以期提高變壓器故障診斷效果。本研究在上述基礎上，提出一種改進方法，并對改進方法在變壓器故障應用的可行性進行驗證。

1"" 變壓器故障診斷模型構建

1.1"" 模型構建思路

BP神經網絡模型具備自適應自學習和非線性映射能力，同時在容錯、泛化等方面性能良好，因而被許多領域利用。結合前人的研究成果，選定BP神經網絡對變壓器故障進行診斷，利用Adam算法優(yōu)化BP 神經網絡算法合理設定初始權值及閾值。

首先，建立BP神經網絡，引用Adam梯度優(yōu)化下降算法優(yōu)化BP神經網絡參數(shù)；然后，選用TensorFlow深度學習框架對模型進行訓練，具體框架如圖1所示。

1.2"" 模型訓練

本變壓器故障診斷模型訓練步驟為：

Step1，參數(shù)初始化，從訓練集中隨機選出[m]個樣本數(shù)據；

Step 2，利用損失函數(shù)的目標[yi]求解出梯度；

Step 3，對步長進行更新；

Step 4，求解出梯度的一階矩估計[mt]、二階矩估計[nt]；

Step 5，對求解出的[mt、nt]進行校正；

Step 6，對參數(shù)[?θt]進行更新，設定BP神經網絡算法的權值、閾值。

2"" 試驗驗證

2.1"" 數(shù)據來源

將收集到的2 040組變壓器油色譜樣本數(shù)據作為數(shù)據集，讀取油色譜數(shù)據。然后根據不同特征氣體間的關系輸出結果。在一個文件夾中列出一種變壓器故障類型，其中包含多項油色譜樣本數(shù)據。把7種變壓器故障類型列入TensorFlow，利用訓練集中的2 040組變壓器油色譜樣本數(shù)據對BP變壓器故障診斷模型開展訓練。

2.2"" 試驗環(huán)境

選用Python語言進行編程，選定TensorFlow深度學習框架。表1為本次試驗的環(huán)境信息。

2.3"" 模型參數(shù)設定

本文建立的基于Adam優(yōu)化的BP神經網絡模型，具體參數(shù)見表2和表3所示。

2.4"" 試驗診斷代碼

利用pandas 庫讀寫數(shù)據，采用numpy庫執(zhí)行矩陣操作，以及利用 pandas.core.frame執(zhí)行數(shù)據操作。

2.5"" 變壓器故障診斷結果分析

利用680組油色譜樣本數(shù)據建立測試集；利用測試集對本文建立的基于Adam優(yōu)化的BP變壓器故障診斷模型進行測試［12?16］，模型測試結果如表4所示。

由表4可知，所建立的基于Adam優(yōu)化的BP變壓器故障診斷模型對7種變壓器故障的診斷準確率均值是99.10%。具體來說，本文模型對于高溫熱故障、低能放電故障、局部放電故障、正常運行的診斷準確率都達到了100%，對高能放電故障、低溫過熱故障以及中溫熱故障的診斷準確率分別是98.75%、97.03%和97.89%?？梢?，Adam梯度優(yōu)化算法能夠有效改進BP神經網絡模型的診斷效果，BP-Adam模型在測試中表現(xiàn)出更高的診斷準確率。

2.6"" BP-Adam與其他優(yōu)化算法的性能對比

2.6.1"" 訓練誤差曲線對比分析

為檢驗Adam梯度優(yōu)化算法對于BP神經網絡的優(yōu)化效果，對比了Adam算法、SGD算法和RMSProp算法在相同測試條件下的訓練誤差，從而評判3類算法的優(yōu)化性能。將3 400組油色譜樣本數(shù)據導入TensorFlow，針對任一優(yōu)化算法開展4輪測試，3類算法的參數(shù)設定：SGD算法（η=0.1）、RMSProp算法（η=0.1，β=0.2，ε=1e?06）、Adam算法（n=0.001，μ=0.9，v=0.999，ε=1e-08），測試所得訓練誤差曲線如圖2。

由圖2可知，與Adam算法相比較，RMSProp算法、SGD算法的收斂過程不穩(wěn)定，整體的收斂速度較慢。此外，因BP神經網絡的參數(shù)對于某些樣本數(shù)據不夠敏感，基于RMSProp算法或SGD算法的BP神經網絡的訓練誤差偏大；BP神經網絡的激活函數(shù)屬于非凸函數(shù)，利用SGD算法對BP神經網絡進行優(yōu)化會出現(xiàn)收斂誤差擴大、收斂速度趨緩的問題。根據測試結果，RMSProp算法在收斂誤差及收斂速度方面的表現(xiàn)均不及Adam算法。通過對比發(fā)現(xiàn)，Adam梯度優(yōu)化算法在迭代初期即可實現(xiàn)快速收斂，并且最終的訓練誤差處于可接受水平。

2.6.2"" 準確率對比分析

對比利用Adam梯度優(yōu)化算法與SGD算法、RMSprop算法優(yōu)化后的BP神經網絡對于變壓器故障的診斷準確率，用以檢驗Adam梯度優(yōu)化算法的應用優(yōu)勢。為了確保測試結果的可靠性，本文采用相同的測試條件進行試驗，并且針對3類算法進行4輪測試，結果見圖3。

由圖3可知，利用SGD算法對BP神經網絡進行優(yōu)化，SGD-BP模型對于變壓器故障進行診斷的平均準確率僅有18.48%，且在4輪測試中的最佳表現(xiàn)也僅有18.50%；利用RMSProp算法對BP神經網絡進行優(yōu)化，RMSProp-BP模型對于變壓器故障進行診斷的平均準確率為74.66%，但在4輪測試中也出現(xiàn)了56.90%的診斷準確率，這揭示出RMSProp算法優(yōu)化效果的不穩(wěn)定性；利用Adam梯度優(yōu)化算法對BP神經網絡進行優(yōu)化，Adam-BP模型對于變壓器故障進行診斷的平均準確率高達95.62%，且在4輪測試中的最低準確率是87.93%，最高準確率是99.20%。可見，Adam算法對于BP神經網絡的優(yōu)化效果具有穩(wěn)定、顯著的優(yōu)勢；而SGD算法、RMSProp算法對于BP神經網絡的優(yōu)化效果并不理想。

此外，基于Adam優(yōu)化的BP神經網絡模型對于變壓器故障進行診斷的平均準確率達到99.59%，而且在4輪測試中的診斷準確率分別為99.70%、99.77%、99.60%、99.27%，這超出了Adam-BP模型的診斷準確率水平。說明Adam有效優(yōu)化了BP神經網絡的關鍵參量，同時增強了BP神經網絡的泛化能力，使其在變壓器故障診斷實務中更具應用價值。

3"" 結語

本文利用Adam算法來優(yōu)化BP神經網絡，在此基礎上構建Adam-BP神經網絡模型。采用Adam對BP神經網絡的優(yōu)化，其得到的結果無論在誤差，還是在準確率方面，都比其他優(yōu)化器具有優(yōu)勢。Adam有效優(yōu)化了BP神經網絡的關鍵參量，同時增強了BP神經網絡的泛化能力，使其在變壓器故障診斷實務中更具應用價值。因此，本研究方案在一定程度可行，具有一定的工程應用價值。

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