基于SSDNet-DT的变压器安全状态预测方法和系统

本发明涉及一种基于SSDNet‑DT的变压器安全状态预测方法和系统，方法包括如下步骤：获取变压器的多维监测参量，筛选数据波动大的监测参量进行小波降噪处理，对所有参量进行3σ异常跳点剔除插值补全处理；针对每一个监测参量，通过计算最大互信息系数筛选与之关联的参量，构建训练集和测试集；利用所述训练集对构建的模型空间状态空间分解神经网络进行训练，并利用所述测试集对预测效果进行评价；利用训练后的模型空间状态空间分解神经网络，对输入的监测参量进行预测，基于滑动时窗对残差计算动态阈值，基于预测结果和所述动态阈值，实现变压器安全状态预测。与现有技术相比，本发明具有充分考虑参量之间的关联性等优点。