【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网，特别是配电网变压器运行状态评估方法及装置。
技术介绍
1、输配电系统普遍使用油浸式变压器，利用变压器油中溶解气体分析进行变压器故障诊断是常用方法，传统的状态评估方法主要包括停运监测和在线监测两种；停运监测是令变压器停止运行并开展一系列的检测工序，将导致下游供电区域失电，严重影响电网的供电可靠性；油中溶解气体分析法是应用最为广泛的一种在线监测方法(特征气体法、大卫三角形法等)，该类方法虽然简单，但大部分需依赖经验知识。当前，一些机器学习以及统计学习方法如支持向量机、人工神经网络等技术被应用于变压器运行状态评估当中，并取得了一定的效果。但是随着量测设备的大规模部署，监测数据已经呈指数型增长，在高维数据的处理和特征提取方面仍面临严峻的挑战，此外，目前的人工智能分析方法在处理特定类型设备的单一状态信息方面表现出色，能够在局部层面对设备的特定部件或故障类型进行准确分析和判断，但在泛化协调能力方面存在不足。
2、在上述背景下，以现有电力变压器为研究背景，以提升变压器运行状态评估方法的高维运行数据处理、复杂特征提取和...
【技术保护点】
1.配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，在对基于递归自编码器的特征提取模型、状态评估模型进行训练时，其学习率的自适应优化调整通过社会群体优化算法进行。
3.根据权利要求2所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，所述的学习率的自适应优化调整方法为：
4.根据权利要求3所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，所述步骤三中第一次更新种群时，按照下式进行更新：
5.根据权利要求3所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，在对基于递归自编码器的特征提取模型、状态评估模型进行训练时，其学习率的自适应优化调整通过社会群体优化算法进行。
3.根据权利要求2所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，所述的学习率的自适应优化调整方法为：
4.根据权利要求3所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，所述步骤三中第一次更新种群时，按照下式进行更新：
5.根据权利要求3所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，所示步骤六中第二次更新种群时，按照下式进行更新：
6.根据权利要求4或5所述的配电网变压器运行状态评估方法，其特征在于，利用社会群体优化算法进行特征提取模型、状态评估模型的学习率自适应调整时，将全局最优个体的位置分别映射为特征提取模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐宝锋，何磊，周开峰，薛林，王康，韩超超，张天宇，李如锋，周利东，赵洪涛，贾滨宇，张鹏亮，张子裕，刘晓晗，陈良，郭晨阳，李嘉祥，曹晓亮，马汝玥，张泽乐，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司，
类型：发明
国别省市：
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