摘要
本发明公开了一种基于放电气体O3检测的开关柜故障诊断方法,包括:通过部署高灵敏度臭氧传感器阵列获取开关柜内部气体浓度数据,针对复杂电磁环境采用抗干扰滤波技术处理原始信号,得到稳定浓度变化序列;根据稳定浓度变化序列,通过多层卷积核提取浓度波动的时间窗内空间特征,采用最大池化降低特征维度,得到降维浓度特征;根据时序相关特征,调整时间窗长度适配放电事件周期,采用注意力机制增强关键时刻浓度变化的权重分配,确定放电事件的持续性趋势;根据精确定位信息生成故障指示信号,采用实时传输协议将信号发送至监控系统,获取诊断结果的输出序列,得到最终故障诊断报告。本发明能有效提高开关柜放电故障诊断的准确性和实时性。
技术关键词
开关柜故障诊断方法
序列
分类边界
故障指示信号
记忆单元
抗干扰滤波技术
传感器阵列
支持向量机算法
局部波动特征
臭氧传感器
故障精确定位
动态监测数据
反馈算法
统计特征
注意力机制
滑动窗口方法
动态时间规整
ReLU函数
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光伏阵列
序列
光伏储能系统
储能子系统
控制策略
数据压缩方法
分层存储结构
误差预算
误差控制
条目
XGBoost模型
一维卷积神经网络
时序特征
测井
注意力机制