基于机器学习的励磁涌流智能识别方法

本发明涉变压器技术领域，特别是一种基于机器学习的励磁涌流智能识别方法，本发明先构建了一种高阻抗变压器的仿真模型在对该模型进行优化使其可以根据指定的输入参数输出符合实验结果的励磁涌流的波形图；再以此为基础进行仿真实验，大大降低了人工实验的难度和时间成本；采用仿真实验的数据进行处理、分析并获得特征向量；通过对特征向量进行深度学习找到不同参数的特征向量之间的关系；最后对多模态数据集进行决策级融合，每个参数单独获得决策结果后再融合在一起根据正负相关的增益输出最终的波形结果；实现了对励磁涌流的预测和识别；为励磁涌流的抑制作为基础。