摘要
一种基于相似度和Wasserstein距离的变压器谱图基线异常识别方法,首先,通过高斯滤波去噪、基线校正、数据清理、数据集成、数据变换和数据归约等预处理步骤,确保数据质量。然后,建立无异常的标准色谱图库,提取基线模板。使用皮尔逊相关系数计算待测谱图与标准谱图的整体相似度,并设定相似度阈值以初步筛选异常谱图。同时,计算待测谱图基线与标准基线模板的Wasserstein距离,设定距离阈值以精确识别基线漂移等微小异常。通过综合判断相似度和Wasserstein距离的结果,确认谱图是否存在基线异常。最后,开发图形用户界面,输出异常识别结果,包括相似度、Wasserstein距离值及异常类型,并提供异常报警功能。本发明提高了异常检测的准确性和可靠性,适用于变压器维护和故障诊断。
技术关键词
异常识别方法
基线
皮尔逊相关系数
图谱
变压器
图形用户界面
变量
数据分布
模板
挖掘算法
纠正错误
色谱
滤波去噪
数据冗余
线性
滤波器
离群点
噪声
指标
系统为您推荐了相关专利信息
矩阵
社交关系挖掘方法
实体
注意力
社交关系分析
智能诊断系统
多模态医学影像
节点
图谱
解析单元
稽查方法
笛卡尔坐标系
K均值算法
电力系统分析技术
行政区