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基于多维数据的变压器运行状态监测系统及方法技术方案

技术编号:43286592 阅读:12 留言:0更新日期:2024-11-12 16:08
本申请提供了一种基于多维数据的变压器运行状态监测系统及方法,涉及变压器智能监测领域,其采用基于人工智能的数据分析技术,通过对多个时间点的变压器油中溶解气体浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行实时分析从而来判断变压器运行状态是否正常。这样,不仅实现了对变压器运行状态的自动化评估,而且通过变压器多维数据的实时监测,可以更全面地反映变压器的运行状况,从而提高了监测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及变压器智能检测领域,且更为具体地,涉及一种基于多维数据的变压器运行状态监测系统及方法


技术介绍

1、在当今时代,随着电力系统规模的持续扩大以及电力负荷的显著增加,电力变压器于能源领域之中所发挥的作用愈发关键且至关重要。要切实保障电力系统能够安全且稳定地运行,对于电力变压器运行状态的监测工作就显得格外重要。一直以来,传统的监测方式通常是依靠定期的检修与维护,然而,这种方式却面临着诸多棘手的问题。例如,监测周期过长,导致无法及时察觉潜在的故障隐患;对人工的依赖性过高,不仅耗费了大量的人力成本,而且人工操作难免存在疏漏和误差。这些问题在实际运行中已经给电力系统的稳定运行带来了一定的挑战和风险。

2、因此,需要一种优化的基于多维数据的变压器运行状态监测方案。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于多维数据的变压器运行状态监测系统及方法。

2、根据本申请的一方面,提供了一种基于多维数据的变压器运行状态监测系统,其包括:

3、变压器相关数据采集模块,用于获取预定时间段内多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值,所述变压器油中溶解气体包括乙烷、甲烷、氢气、乙烯、一氧化碳和二氧化碳;

4、变压器相关数据特征编码模块,用于对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行特征编码以得到变压器运行状态监测时序特征向量;

5、变压器运行状态监测结果生成模块,用于基于所述变压器运行状态监测时序特征向量,判断变压器运行状态是否正常。

6、根据本申请的另一个方面,提供了一种基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其包括:

7、获取预定时间段内多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值,所述变压器油中溶解气体包括乙烷、甲烷、氢气、乙烯、一氧化碳和二氧化碳;

8、对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行特征编码以得到变压器运行状态监测时序特征向量;

9、基于所述变压器运行状态监测时序特征向量,判断变压器运行状态是否正常。

10、与现有技术相比,本申请提供的基于多维数据的变压器运行状态监测系统及方法,其采用基于人工智能的数据分析技术,通过对多个时间点的变压器油中溶解气体浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行实时分析从而来判断变压器运行状态是否正常。这样,不仅实现了对变压器运行状态的自动化评估,而且通过变压器多维数据的实时监测,可以更全面地反映变压器的运行状况,从而提高了监测的准确性和可靠性。

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【技术保护点】

1.一种基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行特征编码以得到变压器运行状态监测时序特征向量,包括:

3.根据权利要求2所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值进行时序特征提取以得到变压器油中溶解气体浓度时序特征向量,包括:

4.根据权利要求3所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器顶层油温值、变压器绕组温度值进行时序特征提取以得到变压器关键部位温度监测时序特征向量,包括:

5.根据权利要求4所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器铁芯接地电流值进行时序特征提取以得到变压器铁芯接地电流时序特征向量,包括:

6.根据权利要求5所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,所述溶解气体时序编码器为相邻层使用非重叠卷积核的卷积神经网络模型,所述变压器温度时序编码器为使用空间注意力机制的卷积神经网络模型,所述变压器接地电流时序编码器为使用一维卷积核的卷积神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,基于所述变压器运行状态监测时序特征向量,判断变压器运行状态是否正常,包括:

8.根据权利要求7所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述变压器运行状态监测时序特征向量进行基于实例扰动微分调节变量的兼容性评估以得到优化变压器运行状态监测时序特征向量,包括:

9.一种基于多维数据的变压器运行状态监测系统,其特征在于,包括:

10.根据权利要求9所述的基于多维数据的变压器运行状态监测系统,其特征在于,所述变压器相关数据特征编码模块,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值、变压器顶层油温值、变压器绕组温度值以及变压器铁芯接地电流值进行特征编码以得到变压器运行状态监测时序特征向量,包括:

3.根据权利要求2所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器油中溶解气体的浓度值进行时序特征提取以得到变压器油中溶解气体浓度时序特征向量,包括:

4.根据权利要求3所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器顶层油温值、变压器绕组温度值进行时序特征提取以得到变压器关键部位温度监测时序特征向量,包括:

5.根据权利要求4所述的基于多维数据的变压器运行状态监测方法,其特征在于,对所述多个预定时间点的变压器铁芯接地电流值进行时序特征提取以得到变压器铁芯接...

【专利技术属性】
技术研发人员:南文益孙超韩满意
申请(专利权)人:江苏天锦电力设备有限公司
类型:发明
国别省市:

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