摘要
本发明公开的一种基于电气信号的有载分接开关在线故障监测方法和系统,涉及变压器故障监测技术领域,通过获取带有分类标签的有载分接开关电气信号的分类数据集;采用所述分类数据集训练初始神经网络,得到分类模型;所述初始神经网络为一维卷积神经网络;采用所述分类模型对有载分接开关的实际电气数据进行分类,得到故障监测结果。采用本发明实施例,能够在不停电的前提下自动实时采集电气信号并采用神经网络训练得到的分类模型进行故障监测,监测过程自动、简单,且无需人工选定特征指标。
技术关键词
在线故障监测方法
有载分接开关
电气
一维卷积神经网络
在线故障监测系统
信号
池化特征
有载调压变压器
故障监测技术
分类模型构建
仿真数据
噪声鲁棒性
标签
神经网络训练
误差
训练集
工况参数
仿真模型