【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体为一种基于人工智能的变压器故障监测方法及系统。
技术介绍
1、变压器是电网的核心设备，变压器可以将电压升高或降低，从而实现长距离输电和安全配电。发电厂通常会生成高电压电能，通过升压变压器将电压提高，使电能能够在输电线上高效传输到远离发电厂的负荷，到达负荷后，降压变压器再将电压降低到适合用户使用的水平，以确保电能的安全和可靠供应。变压器的运行状况直接影响整个电力系统的可靠性，变压器的故障可能导致停电、设备损坏，甚至引发更大的电网事故。
2、对于变压器的故障监测主要有电气参数监测、油质分析、红外热成像和振动分析等，电气参数、油质分析虽然可以准确发现故障类型，但是对于早期或者微小的故障识别困难，红外热成像和振动分析有助于早期发现故障，但是受到环境的影响较大，例如红外热成像很容易受到天气、温度等的影响。振动分析可以在变压器发生明显故障前检测出异常，能够及时发现变压器内部部件的早期损坏，如绕组松动、铁芯振动等。变压器的振动提供丰富的频率和时间域数据，可以通过频谱分析、波形分析等手段深入挖掘振动信号中的故...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的变压器故障监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用频谱矩阵的注意力权重和相位矩阵的注意力权重计算频谱矩阵的多头注意力、相位矩阵的多头注意力，具体为：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将频谱矩阵的所述自注意力和所述相位权重注意力融合得到频谱矩阵的多头注意力，具体为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将相位矩阵的所述自注意力和所述频谱权重注意力融合得到相位矩阵的多头注意力，具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的变压器故障监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用频谱矩阵的注意力权重和相位矩阵的注意力权重计算频谱矩阵的多头注意力、相位矩阵的多头注意力，具体为：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将频谱矩阵的所述自注意力和所述相位权重注意力融合得到频谱矩阵的多头注意力，具体为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将相位矩阵的所述自注意力和所述频谱权重注意力融合得到相位矩阵的多头注意力，具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对频谱图和相位图分别进行抽样得到每一帧的频谱序列和相位序列，具体为：
6.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：李静，
申请(专利权)人：上海米震科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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