摘要
本发明涉及油浸式变压器故障诊断技术领域,公开油浸式变压器故障诊断方法、系统、设备及介质。该方法包括获取油浸式变压器油中溶解气体的初始数据集并进行填补和扩充得到目标数据集;根据优化后的麻雀搜索算法寻找Bi‑LSTM模型参数的最优值;将最优参数Bi‑LSTM模型与特征注意力机制结合构建特征注意力机制下的Bi‑LSTM模型;基于特征注意力机制下的Bi‑LSTM模型和目标数据集进行变压器故障诊断。本发明的特征注意力机制能动态捕捉输入特征与目标变量间的非线性关系,准确量化不同气体对故障诊断影响的差异。改进麻雀搜索算法以防止陷入局部最优解。补全缺失数据后再进行故障诊断,避免有效信息损失提高故障诊断准确性。