深度学习算法优化高效节能配电变压器运行损耗监测精度的研究

针对传统配电变压器运行损耗监测精度不足的问题，研究深度学习算法在变压器损耗监测中的应用。通过建立多层神经网络模型融合高压侧无线传输CT和融合终端采集的数据，实现对变压器空载损耗和负载损耗的精确监测，研究表明基于改进卷积神经网络的损耗监测算法，可有效识别和补偿测量系统误差，显著提升监测精度。实验结果显示，采用深度学习优化后的监测系统，空载损耗测量误差降低至0.8%以下，负载损耗测量误差控制在1.2%以内，相比传统方法提升了40%以上，该方法为提高配电变压器损耗监测精度提供了新思路，对推进变压器节能降耗具有重要价值。