摘要
本发明公开了一种用于电压互感器CVT的故障预测方法及系统,属于电压互感器CVT故障检测领域,包括:采集电压互感器CVT运行时的电压有效值和电压相位值,并对异常值进行删除处理,对空值数据进行填补后,得到CVT电压数据;构建由编码处理模块、多尺度融合模块、编码器、解码器和滚动周期数据抓取预测模块组成的LSTM‑Informer模型,通过所述CVT电压数据进行训练,构建故障预测模型,用于对所述电压互感器CVT进行故障预测。本发明可对电压互感器CVT进行未来一段时间周期的故障预测,为后续工作人员监测故障指明了重点方向,使工作人员能够提前做出故障处置预案,进而及时解决CVT故障。
技术关键词
故障预测方法
故障预测模型
故障预测系统
多尺度
KNN算法
编码器
解码器
有效值
内电压互感器
故障处置预案
数据处理模块
注意力机制
前馈神经网络
周期
监测故障
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模态特征
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注意力机制