Temperature and Fault Prediction of Transformer in Distribution Station Based on Digital Twin Model

变压器 配电变压器 计算机科学 环境科学 电气工程 工程类 电压
作者
Xi Zhang,Wei Li,Zhuang Chen,Fei Huang,Yuzhen Hu,Bo Xu,S.Y.R. Hui,Heyuan Li
出处
期刊:Applied mathematics and nonlinear sciences [De Gruyter]
卷期号:9 (1)
标识
DOI:10.2478/amns-2024-2259
摘要

Abstract This article presents an innovative method for predicting transformer temperature and faults in distribution substations using a digital twin model combined with deep learning techniques. By constructing a digital model of the transformer, real-time monitoring and precise simulation of its operating status are achieved. In the prediction process, convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory networks (LSTM) are fused to mine data features deeply and predict the future state of the transformer. The results show that this method demonstrates significant advantages in transformer temperature and fault prediction, with an accuracy rate as high as 96.55%. Moreover, the error rate of this method has been significantly reduced through comparative experimental verification. In addition to ensuring high accuracy, this method achieves a false alarm rate of less than 0.12% and an average detection time of only 1.35 seconds, further highlighting its effectiveness in practical applications. Therefore, the transformer temperature and fault prediction system developed in this article for distribution substations can effectively improve the stability and safety of the electrical power system (EPS) and provide new and powerful support for the intelligent management and maintenance of transformers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
victory_liu完成签到,获得积分10
1秒前
Owen应助U9A采纳,获得10
2秒前
鲲鹏完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
CNYDNZB完成签到 ,获得积分10
4秒前
Harlotte完成签到 ,获得积分10
11秒前
fjmelite完成签到 ,获得积分10
11秒前
CYYDNDB完成签到 ,获得积分10
12秒前
Serein完成签到,获得积分10
15秒前
Jasper应助阔达的棒棒糖采纳,获得10
15秒前
勤劳的老九应助轩辕唯雪采纳,获得10
17秒前
水晶李完成签到 ,获得积分10
20秒前
Bismarck发布了新的文献求助10
26秒前
29秒前
smottom应助轩辕唯雪采纳,获得20
33秒前
晨许沫光发布了新的文献求助10
34秒前
所所应助玄学小生采纳,获得10
36秒前
研友_Ljqal8完成签到,获得积分10
48秒前
JACK完成签到,获得积分10
48秒前
清修完成签到,获得积分10
49秒前
健忘的晓小完成签到 ,获得积分10
49秒前
51秒前
犹豫野狼完成签到 ,获得积分10
52秒前
52秒前
传奇3应助U9A采纳,获得10
58秒前
晨许沫光完成签到 ,获得积分10
1分钟前
柒八染完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Bryan应助疯狂的向日葵采纳,获得10
1分钟前
酷酷的涵蕾完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
朱比特完成签到,获得积分10
1分钟前
晟sheng完成签到 ,获得积分10
1分钟前
苹果摇伽完成签到,获得积分10
1分钟前
弄香完成签到,获得积分10
1分钟前
Moonchild完成签到 ,获得积分10
1分钟前
坦率雪枫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Bismarck完成签到,获得积分10
1分钟前
现实的大白完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167340
捐赠科研通 3248714
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794453
邀请新用户注册赠送积分活动 875065
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664