摘要
本发明公开了一种电网系统安全威胁智能预警系统,涉及电网安全的技术领域。通过获取目标变压器的多个振动信号,并对多个振动信号进行去噪处理后融合,得到目标信号;对目标信号进行二维表征,得到目标图像;调用预训练的状态识别模型,输入信号和图像,得到目标变压器的运行状态;若运行状态为非正常状态,则生成并输出预警信息。通过多源振动信号的采集与融合,提升了信号的完整性和代表性,对信号进行去噪处理,提升了信号质量。将时域信号转换为图像形式,结合深度学习模型,实现了对复杂故障特征的自动提取,避免了传统人工经验的局限性,提高了变压器故障诊断的准确率和及时性,为电网安全提供了更为可靠的智能预警保障。
技术关键词
电网系统安全
智能预警系统
信号
输出预警信息
卷积模块
集合经验模态分解
一维卷积神经网络
变压器故障诊断
噪声分量
数据采集模块
小波阈值去噪
多尺度特征融合
输出特征
故障诊断模块
图像
变压器箱体
样本
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膨胀土边坡
计算方法
一维卷积神经网络
裂缝
深度学习模型
微环谐振器
芯片
激光器谐振腔
集成模斑转换器
游标卡尺
轴承故障诊断方法
矿山水泵
故障诊断模型
三维点云数据
连续小波变换
显示控制电路
数据管理装置
信号处理模组
LED显示屏
存储电路
驱动芯片
主控芯片
模块电路
供电电路
蓄电池正极