摘要
本发明公开用于基于大数据分析和小波分析的变压器油中氢气检测方法,属于变压器油检测领域;氢气检测方法包括:采集变压器油中的气体数据并进行预处理;采用小波分析法对预处理后的数据进行平滑处理;通过对平滑后的数据进行特征提取,识别出与氢气浓度变化相关的关键参数;使用提取的特征训练支持向量机模型,以建立氢气浓度与其他变量之间的关系模型;将平滑处理的数据输入训练好的支持向量机模型,实时预测氢气浓度,并结合小波分析,监测氢气浓度信号中的突变点,能够准确识别局部放电、过热和电弧放电等故障类型;同时利用大数据分析建立了氢气浓度与温度、负载率等运行参数之间的关联关系,实现了从被动响应到主动预防的转变。
技术关键词
氢气检测方法
支持向量机模型
小波分析法
Mallat算法
变压器故障检测
氢气检测系统
信号
径向基核函数
气体
通信接口
参数
分辨率
模型训练模块
计算机存储介质
训练集数据
特征提取模块
高通滤波器