【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变压器检测领域，尤其涉及基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法、装置、设备以及介质。
技术介绍
1、变压器是一种用于改变交流电压大小的电气设备，主要由铁芯和绕组构成，通过电磁感应原理实现电能的传输与变换。它在电力系统中起着电压升降、隔离电路和调节功率等关键作用，广泛应用于输配电系统中，以提高电能传输效率并确保用电设备的安全运行。
2、传统变压器故障诊断方法往往依赖单一的判据或简单的阈值判断，缺乏对多因素的综合分析。简单的阈值判断方式没有充分考虑到产气速率、气体组分之间的相关性等因素，容易出现误判或漏判的情况。而且在面对复杂故障时，单一判据无法准确描述故障的全貌，难以准确判断故障类型、严重程度和发展趋势，无法为运维人员提供全面准确的故障信息，影响故障处理的及时性和有效性。
技术实现思路
1、本专利技术通过提供基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法、装置、设备以及介质，解决了现有技术中变压器故障诊断精度不高的技术问题，实现了提高变压器故障诊断精
【技术保护点】
1.基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，将监测点集群中各监测点的浓度时序数据进行小波分解，得到各监测点的清洗浓度时序数据，包括：
3.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，获取监测点集群的模板浓度时序数据，包括：
4.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，判断监测点集群中的监测点是否离群，包括：
5.如权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，将监测点集群中各监测点的浓度时序数据进行小波分解，得到各监测点的清洗浓度时序数据，包括：
3.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，获取监测点集群的模板浓度时序数据，包括：
4.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，判断监测点集群中的监测点是否离群，包括：
5.如权利要求1所述的基于模糊神经网络算法的变压器油色谱在线故障监测方法，其特征在于，修复离群的监测点，包括：
6.如权利要求1所述的基于模糊神经网...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨璐萍，蒋强，杨叶龙，程星铭，彭元昱，胡泊龙，
申请(专利权)人：成都市产品质量监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。