基于改进变分量子阴影学习的电力变压器故障诊断方法

本发明公开了一种基于改进变分量子阴影学习的电力变压器故障诊断方法，包括：采集变压器油中溶解气体数据，与预设变压器状态信息组成第一数据集；将第一数据集预处理得到第二数据集；将第二数据集按预设比例划分得到训练集和测试集；根据训练集对第一模型进行预设次数的训练，并在每次训练后根据测试集对第一模型进行性能评估；当性能评估结果不满足预设条件时调整第一模型的超参数后再进入下次训练；第一模型包括基于改进的VQSL框架的模型，改进的VQSL框架包括将参数共享的局部量子电路并行作用于与局部量子电路具有相同宽度的量子比特子集的第一模块；训练完成后得到第二模型；根据第二模型对变压器进行故障分类，完成变压器的故障诊断。