基于Res-CNN-ECA-Net模型的变压器故障诊断方法

本发明属于变压器运维领域，涉及基于Res‑CNN‑ECA‑Net模型的变压器故障诊断方法，构建变压器故障案例库；将变压器故障案例库进行数据清洗，获得新变压器故障案例数据集；将新变压器故障案例数据集划分训练数据集和测试数据集；构建模型，将训练数据集输入到训练模型中，使用网格搜索的方法调节模型超参数，根据Adam自适应学习率方法更新模型参数；若模型训练满足迭代收敛条件，停止更新网络模型的参数；采用准确率Acc作为评价指标其指数越高代表故障诊断精度越高。本发明提高了特征表达能力，增强关了注重点特征，减少了过拟合风险，优化了计算效率，提升了诊断的准确性和效率，保持了较好的模型可解释性和计算经济性。