摘要
本发明提供一种电力变压器实时监测方法及系统,涉及智能监测技术领域,所述方法包括:对原始数据,采用小波变换去除噪声,进行时间同步,并通过孤立森林算法识别并剔除异常数据,得到预处理后的数据;对预处理后的数据,从其中提取关键特征,再采用加权平均法进行融合,生成综合状态指标;基于综合状态指标,利用基于深度神经网络构建的故障分类模型识别故障类型,采用长短期记忆网络分析预测变压器未来状态,根据综合状态指标与变压器未来状态计算变压器健康评分;根据变压器健康评分,设置多级报警阈值进行实时报警,结合故障类型生成维护建议。本发明提高了故障预警的准确率。
技术关键词
孤立森林算法
故障分类模型
指标
网络分析
加权平均法
特高压输电工程
LSTM模型
时间同步
识别故障
异常数据
深度神经网络模型
关键特征值
构建深度神经网络
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