摘要
本发明公开了一种变压器运行能效智能监测方法及装置,包括:获取变压器的铁损、铜损等多维时序数据;通过计算铁损与铜损相关时间序列间的互相关函数,生成用以量化两者跨域关联强度的跨域影响因子或跨域影响矩阵;将该关联量化特征与标准化损耗轨迹、工况参数相融合,构建机器学习预测模型,以识别并预警由铁损恶化驱动铜损异常增长的“铁损‑铜损跨域关联退化”这一隐蔽性故障模式。本发明克服了传统技术孤立分析损耗的缺陷,能够实现对特定复合故障的早期预警与溯源,显著提升变压器运行的安全性和可靠性。本发明还提供了一种执行该方法的装置。
技术关键词
铁损
智能监测方法
序列
支持向量机模型
模式
工况参数
速率
变压器运行工况
多维时序数据
因子
样本
电流
智能监测装置
风险
标签
特征值
能效
时序结构