基于神经网络的变压器气体故障诊断

针对变压器气体故障诊断，可以采用基于神经网络的方法进行诊断。下面是一种基于卷积神经网络的变压器气体故障诊断方法：
1. 首先，利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码。
2. 对编码后的特征气体进行卷积神经网络的训练，得到一个能够准确识别变压器故障的模型。
3. 在实际应用中，将变压器油中的特征气体输入到训练好的模型中，即可得到变压器是否存在故障的判断结果。

另外，还可以采用基于GA-BP神经网络的方法进行变压器气体故障诊断：
1. 利用GA遗传算法优化BP的初始权值，得到GA-BP神经网络。
2. 使用L-M算法训练GA-BP神经网络，使其能够精确识别故障变压器内部的气体含量变化。
3. 在实际应用中，将变压器油中的特征气体输入到训练好的GA-BP神经网络中，即可得到变压器是否存在故障的判断结果。