摘要
本发明提供了一种牵引变压器的运维检修预测方法,涉及变压器运维检修技术领域,包括:获取所述牵引变压器的设备数据和电能质量传感数据;通过牵引变压器故障模型分别对所述设备数据和所述电能质量传感数据进行比对,得到牵引变压器故障预测结果;通过牵引变压器运维检修知识库基于所述牵引变压器故障预测结果,生成牵引变压器运维检修策略。本发明通过融合牵引变压器自身设备数据、电能质量传感数据以及外形变化特征等多维度数据,并利用自监督学习算法和对比学习算法训练故障预测模型,显著提高了故障预测的准确性和可靠性。
技术关键词
牵引变压器故障
检修策略
数据
电能
运维
套管介质损耗
铁芯接地电流
三相不平衡度
监督学习算法
三维数字模型
故障预测模型
局部放电量
外形
视觉传感器
多传感器
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加速度
载荷
参数
运动轨迹数据
运动轨迹预测方法
定位方法
二维高斯模型
像素点
二值化图像
原始图像数据
故障分析预警
量子纠错码
量子哈希函数
预警系统
加密