摘要
本发明涉及变压器谐波监测技术领域,尤指一种用于智能变压器的谐波检测与预警系统,通过实时获取变压器的电压和电流信号,利用傅里叶变换进行频域分解,提取幅值、相位和频率等多维谐波特征,并将其输入深度学习模型训练生成动态谐波特征模型。在此基础上,谐波异常分类模块实时分析谐波信号,对异常谐波进行类型判定和位置关联,生成包含异常类型与位置的报告。通过动态预警模块,基于实时采集的电网负载状态参数计算电网负载系数,并结合初设的幅值和频率阈值,动态调整谐波检测阈值。动态阈值的应用增强了系统对负载状态变化的适应能力,显著提高了谐波检测与预警的灵敏性和准确性。
技术关键词
智能变压器
谐波特征
预警系统
卷积神经网络模型
信号
谐波监测技术
预警模块
深度学习模型训练
数据采集模块
时间同步算法
报告
动态更新
频率
更新模型参数
电流
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