CN119438977A 一种铁心电抗器匝间短路的检测方法 （济南华盛电气有限公司）

地说，涉及一种铁心电抗器匝间短路的检测方降低了匝间短路风险监测的灵敏性和准确性的2步骤一：实时采集铁心电抗器的运行状态参数，对采集步骤二：从预处理的运行状态参数中提取匝间短步骤四：用于实时监测铁心电抗器的匝间短路步骤五：用于根据短路检测结果和短路风险评估结果二提取匝间短路特征数据并将提取的匝间短路特征数据进行融合的;;3;;;zdf以及温度升高率ΔT[n]分别作为特征向量，将这些特征向量组合生成一个匝间短路综合特征矩阵;为了消除不同特征之间的量纲差异，对匝间短路综合特三构建匝间短路故障诊断模型并通过模型对铁心电抗器进行实时匝间短路检测的具体过对历史运行状态参数进行预处理操作，从多个收集时段内的历史运行4将匝间短路标准化矩阵DBJ作为机器学习模型的输入，并将每组匝间短路标准化矩阵DBJ对应的匝间短路检测评定值作为机器学习模型的输出，以匝间短路检测评定值为预测km+ε;获取实时运行状态参数，将其转换成对应的特征矩阵输入匝间短路故障诊断模型中，获取铁心电抗器在多个监测时段内的运行电流变化率，运行变化量与对应时间段时长之间的比值，并将获取的多个运行电流变化率求取算术平均值，将多个运行电流变化率的算术平均值记为平均运行电流变获取铁心电抗器在多个监测时段内的直流电阻变化率变化量与对应时间段时长之间的比值，并将获取的多个直流电阻变化率求取算术平均值，将多个直流电阻变化率的算术平均值记为平均直流电阻变化获取铁心电抗器在多个监测时段内的关键部位温度变化率，关键5PDG以及平均关键部位温度变化率PBW组合构建短路将构建的短路风险特征矩阵DFJ作为逻辑回归模型的输入，并将标签;其中P(u=1)表示铁心电抗器发生匝间短路的概率值，v0表骤五对铁心电抗器的运行稳定性进行综合评估分析的具体过程;其中d1和d2均为预设比例因子系数，d2＞d1＞0，将运行稳定若运行稳定性评估系数WDP小于预设运行稳定性评估系数阈值，则表明铁心电抗器运若运行稳定性评估系数WDP大于等于预设运行稳定性评估系数阈值，则表明铁心电抗6[0003]参考公开号为CN118962519A的专利申请公开了一种电抗器匝间短路故障检测方7;;;8;;zdf以及;模型对铁心电抗器进行实时匝间短路检测的具体过收集历史运行状态参数，生成收集周期，将收集周期S划分为多个收集时段{s1,将匝间短路标准化矩阵DBJ作为机器学习模型的输入，并将每组匝间短路标准化矩阵DBJ对应的匝间短路检测评定值作为机器学习模型的输出，以匝间短路检测评定值为km+ε;9误差项；感量变化率求取算术平均值，将多个电感量变化率的算术平均值记为平均电感量变化率;;若运行稳定性评估系数WDP小于预设运行稳定性评估系数阈值，则表明铁心电抗若运行稳定性评估系数WDP大于等于预设运行稳定性评估系数阈值，则表明铁心本发明中，通过匝间短路故障诊断模型运用机器学习技术高效处理大量历史数步骤二提取匝间短路特征数据并将提取的匝间短路特征数据进行融合的具体过;;;;;zdf以及;步骤三构建匝间短路故障诊断模型并通过模型对铁心电抗器进行实时匝间短路收集历史运行状态参数，生成收集周期，将收集周期S划分为多个收集时段{s1,将匝间短路标准化矩阵DBJ作为机器学习模型的输入，并将每组匝间短路标准化矩阵DBJ对应的匝间短路检测评定值作为机器学习模型的输出，以匝间短路检测评定值为km+ε;误差项；步骤四对铁心电抗器匝间短路风险进行监测个电感量变化率的算术平均值记为平均电感量平均电感量变化率PDG以及平均关键部位温度变化率PBW组合构建短;;若运行稳定性评估系数WDP小于预设运行稳定性评估系数阈值，则表明铁心电抗若运行稳定性评估系数WDP大于等于预设运行稳定性评估系