摘要
本发明提供了一种干式空心电抗器户内运行故障预测方法、介质及系统,属于电抗器技术领域,包括:这个方法可以实时监测干式空心电抗器的运行状态,通过电气参数、热成像、声成像和振动信号等多源信息,利用预先训练好的特征提取模型提取各个信号的特征,并将这些特征输入到故障诊断模型中,得到故障类型和发生概率,从而预测电抗器的故障情况。这种多源信息融合的方法可以更全面地评估电抗器的运行状态,有助于及时发现并诊断故障,提高电抗器的运行可靠性。该方法为干式空心电抗器的智能化监测和故障诊断提供了一种可行的解决方案,解决了现有方法通常依赖专业人员的经验判断故障,很难对未来的故障发展趋势进行预测的技术问题。
技术关键词
干式空心电抗器
故障预测方法
特征提取模型
模态特征
声成像
故障诊断模型
电气
编码器
干式电抗器表面
交互注意力
浅层卷积神经网络
注意力机制
深层卷积神经网络
记忆
分类器
参数
故障预测系统
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智能移动平台
人体特征
采集环境参数
舒适度
监测机器人
多模态特征
交叉注意力机制
融合特征
计算机可读指令
组合模块
图像增强系统
热成像
可见光
闭环反馈优化
模态特征