摘要
本发明公开了基于多维空间KNN的故障模式识别方法,属于变压器故障识别领域。针对传统方法在高维多参量数据处理中的准确率低、计算复杂度高等问题,通过对配电变压器多参数运行数据进行特征提取与归一化处理,采用多维空间的K近邻(KNN)算法实现故障模式的高效识别。该方法无需繁琐的模型训练,具有实现简单、识别速度快和适应性强等优点,能够有效提升故障诊断的准确率和实时性,适用于实际运行工况下各类配电变压器的故障模式识别需求。本发明为配电变压器的智能运维和安全管理提供了一种新型、实用的技术手段。
技术关键词
故障模式识别方法
配电变压器
样本
数据检索效率
交叉验证方法
模型预训练
KNN算法
归一化方法
数据分布
K近邻
连续型
多参数
度量
节点
数值
复杂度
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