摘要
本发明公开了一种基于多源融合的主变压器状态监测方法及装置,属于电力设备状态监测技术领域,该方法为:采集待测主变压器在当前时间段的多源数据;对多源数据进行特征提取,形成当前特征数据;在历史数据库中获取历史特征数据和基准特征数据;基于历史特征数据,计算当前特征数据的噪声标准差,并生成可靠性权重;计算当前特征数据与基准特征数据的相似度,并生成重要性权重;基于当前特征数据、可靠性权重和重要性权重,生成特征融合数据;利用机器学习模型,基于特征融合数据得出待测主变压器的状态监测结果,并基于状态监测结果调整待测主变压器的运行状态。因此,通过实施本发明,能够解决现有技术存在的主变压器状态监测准确性低的问题。
技术关键词
特征值
多源融合
基准特征
油色谱数据
温湿度
耦合特征
生成特征
气体
幅值
电力设备状态监测技术
机器学习模型
状态监测模块
噪声
变压器状态监测
傅里叶变换函数
特征提取模块
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