摘要
本发明公开了一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、设备及介质,属于变压器绕组状态监测技术领域,包括构建多通道高精度同步采样单元,进行变压器绕组的多物理量的实时采集;基于变压器绕组的电磁热力耦合特性,构建数字孪生模型进行辅助状态评估;针对变压器绕组多源异构数据,采用奇异值分解与注意力机制结合进行特征提取;引入强化学习算法,对提取的特征进行动态优化并根据绕组状态动态调整采样策略,并对关键状态指标进行异常检测,通过综合性能指标评估性能。本发明通过数据采集与智能分析一体化的系统性创新,实现了变压器绕组状态监测性能的根本性提升。
技术关键词
智能数据采集方法
数字孪生模型
多通道高精度
变压器绕组状态
多源异构数据
注意力机制
强化学习算法
动态
时间同步误差
策略
编码器参数
延迟函数
状态诊断
物理系统
因子
编码向量
非线性
数据分布
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大数据
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数字孪生模型
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工况参数
数字孪生模型
超分辨率图像重建
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