【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变压器故障预测，具体涉及一种基于多源数据融合的变压器故障预测方法及相关装置。
技术介绍
1、变压器作为电力系统中的核心设备，其健康状态评估和故障预测在保障电力系统稳定运行中起着至关重要的作用。传统的变压器故障预测方法通常依赖于基于经验的规则、人工检测或单一传感器数据分析。然而，这些方法存在一些明显的缺陷，限制了其在复杂工况下的应用效果。
2、首先，依赖单一数据源是传统方法的一大不足。通常，这些方法依赖于温度、电流和局部放电等单一类型的传感器数据，这种分析方法忽略了变压器多种监测数据之间的互补性和关联性。变压器的故障往往是多因素共同作用的结果，单一数据源的分析无法全面和准确地捕捉到设备的健康状况，尤其在微弱或隐蔽故障的检测上，容易存在较大盲区，导致故障识别的迟滞。
3、其次，数据预处理和特征提取的不足也是传统方法的主要瓶颈。传统方法在特征提取时大多依赖简单的统计量（例如均值和标准差等），这些方法未能充分考虑数据的时序性和多尺度特征。尽管部分方法已引入小波变换等技术，但许多方法仍依赖固定的母小波进行信号...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，所述对获取的平稳时序数据和非平稳时序数据进行预处理，清除噪声、填补缺失数据和清除异常数据，得到预处理后的平稳时序数据和非平稳时序数据的步骤中，具体采用滤波方法或者平滑方法清除噪声，具体采用删除法、均值填充法、插值法或者多重插补法填补缺失数据，具体采用统计方法或者基于模型的异常检测方法清除异常数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，所述对预处理后的平稳时序数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，所述对获取的平稳时序数据和非平稳时序数据进行预处理，清除噪声、填补缺失数据和清除异常数据，得到预处理后的平稳时序数据和非平稳时序数据的步骤中，具体采用滤波方法或者平滑方法清除噪声，具体采用删除法、均值填充法、插值法或者多重插补法填补缺失数据，具体采用统计方法或者基于模型的异常检测方法清除异常数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，所述对预处理后的平稳时序数据和非平稳时序数据分别进行特征提取，得到平稳时序特征和非平稳时序特征的步骤中，具体采用滑窗统计的方法对预处理后的平稳时序数据进行特征提取，具体采用多头注意力机制和权重门控机制对多母小波联合变换进行改进，并采用多头注意力机制和权重门控机制改进后的多母小波联合变换对预处理后的非平稳时序数据进行特征提取。
4.根据权利要求3所述的基于多源数据融合的变压器故障预测方法，其特征在于，多头注意力机制的计算公式为：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：何良，高玉倩，胡思宇，王晓兰，郑永康，刘守豹，张海库，何东阳，管毓瑶，戴俊，吴智丁，张紫薇，李润东，谭杰明，吐松江·卡日，符桐舸，
申请(专利权)人：大唐水电科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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