摘要
本发明涉及一种数据驱动的变压器寿命评估方法、装置及存储介质,本发明获在变压器使用期间获取用于评估变压器寿命的多源时序数据及对应的变压器剩余寿命作为数据集,构建变压器寿命预测模型,包括:改进门控循环单元形成的时序建模网络和基于时序建模网络输出进行变压器寿命预测的全连接网络;在改进门控循环单元中,其线性层被替换为量子希尔伯特空间编码层,量子希尔伯特空间编码层通过量子计算在量子希尔伯特空间内编码多源时序数据来捕捉多源时序数据之间,多源时序数据与变压器寿命之间的时序联系;用获取的数据集对所述变压器寿命预测模型进行训练;应用阶段,训练完的变压器寿命预测模型利用实时的多源时序数据进行寿命预测。
技术关键词
多源时序数据
寿命评估方法
寿命预测模型
门控循环单元
绝缘油
编码
可调谐二极管激光器
光纤温度传感器
序列
变压器老化程度
腔室
在线监测变压器
油气分离器
存储计算机程序
呋喃
频率调节技术
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寿命预测模型
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剩余寿命预测方法
配电设备
剩余寿命预测模型
损耗
无人机入侵检测
时序神经网络
识别模型训练
时序特征
门控循环单元
高速动车组
剩余寿命预测模型
数据访问
预测系统
实时数据