CN117630758B 发电站变压器健康状态监测方法及系统 （国能大渡河检修安装有限公司）_第1页
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KR20180065498A,2018.06.18US2021089900A1,2021.03.25经网络和循环神经网络对运行数据进行特征提2ZhouX.etal..ResearTransformerPartialDischargeUHF.2019,1-13.3基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神基于所述时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模4基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调5所述数据预处理模块基于现场传感器数据，采用高通滤波和异常所述特征提取模块基于处理后的运行数据，应用多层卷积神所述异常识别模块基于特征数据，采用堆叠长短期记忆网络技术，所述故障预测模块基于异常模式报告，应用深度卷积神经网络和蒙特所述维护方案模块基于故障预测报告，结合历史维护数据，采用自适所述健康评分模块基于维护方案，结合实时监测数据，6[0001]本发明涉及电力工程技术领域，尤其涉及发电站变压器健康状态监测方法及系于将发电机产生的高电压电能升压为输电线路所[0003]发电站变压器健康状态监测方法旨在监测和评估发电站变压器的运行状态和健[0004]传统的发电站变压器健康状态监测方法在特征提取上通789[0058]本发明中，通过结合卷积神经网络和循环神经网络技术对运行数据进行特征提示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装一一[0096]请参阅图3，基于处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技循环神经网络特别擅长处理序列数据，能够捕捉时间序列中的动态变化和时间依赖关系，在处理空间特征数据时，循环神经网络通过其循环结构对每一个时间步的数据进行处理，关联性被有效捕捉，生成的时间特征数据包含了变压器运行状态随时间的动态变化信息，式识别结果为后续的聚类分析和异常报告提供了异常模式的空间特征，卷积神经网络通过不同的卷积核在多个层级提取数据中的抽象特的故障预测报告不仅详细阐述了各种故障的特性和影响，还提供了针对性的策略和建议，源分析报告详细描述了每种故障的可能原因和条件，为后续制定解决方案提供了关键信温度异常升高与某一特定电流范围和操作条件的组合强相关，自适应学习模型还会发现，技术能够有效地减少数据中的噪声和不确定性，生成的优化后监测数据更加准确和可靠，为变压器的状态评估和健康分析提供了坚实的及时做出调整以优化变压器的性能和延长其使化以提高变压器健康评分的结果，这些参数反映了在当前状态下变压器运行的最佳方式，[0152]设想工业场景中的一个电力变压器，通过遗传算法对变压器的运行参数进行优本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施

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