摘要
本发明涉及电力设备检测技术领域,更具体地说,涉及一种铁心电抗器匝间短路的检测方法,用于解决现有技术不能全面评估铁心电抗器的匝间短路风险,无法实时捕捉设备状态变化,降低了匝间短路风险监测的灵敏性和准确性的问题;本发明通过综合运行电流、直流电阻、电感量及关键部位温度参数,全面评估铁心电抗器的匝间短路风险,通过动态计算各参数的变化率,实时捕捉设备状态变化,显著提高了监测的灵敏性和准确性,基于历史数据训练的逻辑回归模型能够精确预测匝间短路概率,实现自动化风险监测,减少人工干预,降低误判率。
技术关键词
铁心电抗器
匝间短路检测
逻辑回归模型
算术平均值
故障诊断模型
信号
风险
机器学习模型
预测误差
电流
矩阵
电感
频率
电力设备检测技术
谐波
捕捉设备
匝间短路故障
时间段
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趋势预测模型
故障诊断模型
行程
检测杆
道岔尖轨
腐蚀特征参数
电气设备故障
故障诊断模型
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
诊断系统
卵巢癌标志物
miRNA标志物组合
逻辑回归模型
试剂盒