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申请/专利权人：江苏核电有限公司
摘要：本发明公开了一种汽轮发电机中性点CT的匝间短路监测方法，旨在提高汽轮发电机中性点CT的准确性和可靠性，该方法包括：首先测量健康状态下的频率响应曲线作为参照，然后依次人为短接不同比例的绕组，测量其频率响应曲线，并记录谐振峰值和谷值的变化。采用秩和检验筛选出分类相关度最高的敏感特征，设计BP神经网络的拓扑结构，包括输入层、隐含层和输出层。隐含层采用sigmoid激活函数，输出层采用softmax激活函数，并通过多分类交叉熵损失函数进行优化。使用Adam算法调整网络参数，实现对汽轮发电机中性点CT匝间短路的高效监测和诊断；该方法具有检测精度高、抗干扰能力强、适应性广的优点。
主权项：1.一种汽轮发电机中性点CT的匝间短路监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：使用频率响应法测得汽轮发电机中性点CT绕组在健康状态下的频率响应曲线作为参照；S2：人为将从少到多特定匝绕组短接；S3：分别测出每组短接绕组的频率响应曲线；S4：测量并记录各个谐振峰值和谷值以及它们出现的频率，计算谐振频率变化的百分比及峰值或谷值相对健康状态下变化的百分比；S5：采用秩和检验的方法筛选出分类相关度最高的n个敏感特征，组成新的输入向量，用于神经网络的建模；S6：设计BP神经网络的拓扑结构，包括网络层数和各层的节点数目；S7：设计输入、输出层节点数，其中，输入维度取决于步骤S5中筛选出分类相关度最高敏感特征的数量n，输出取决于故障种类划分数量；S8：设置隐含层节点数，使用经验公式确定隐含层节点数；S9：选取sigmoid函数作为BP神经网络隐含层的激活函数，选取softmax函数作为BP神经网络输出层的激活函数；S10：设计损失函数，采用多分类交叉熵损失函数；S11：采用Adam算法优化BP神经网络参数，通过梯度的有偏一阶矩估计值和有偏二阶矩估计值计算网络参数在本轮迭代中的调整量；S12：将选取的特征量输入神经网络进行训练，直到达到预设精度。
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