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一种基于季节趋势分解和时序预测的变压本发明公开了一种基于季节趋势分解和时差成分；S3：对季节性成分和趋势成分均进行Transformer时序预测，得到季节性成分和趋势站设备的状态监测与故障预防提供了可靠的技22.根据权利要求1所述的一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方法，3.根据权利要求1所述的一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方法，4.根据权利要求1所述的一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方法，采用快速傅里叶变换对季节性成分的预测结果进行周期性3σA采用贝叶斯拐点检测算法对趋势成分的预测结果进行拐点检测，识P(τ)=λe_λτ;别计算拐点之前和拐点之后的趋势成分的均值和方差，并基于正态分布构建似然函数如rcr,-华:1:n上式中，设置阈值θ来判定拐点，当后验概率P(τ|T1:n)超过阈值θ则判定时间t处为拐5.根据权利要求4所述的一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方法，4final5[0003]本发明的目的是提供一种基于季节趋势分解和时序预测利用时间序列分解技术结合Transformer网络对变电站噪声进行有效预测，并对噪声的异6[0017]上式中，λtrend表示趋势平滑的窗口大小参数，λseasonal是用于季节性项的平滑参[0035]P(τ)=λe_λτ;7[0038]其中，Tt是时间时的趋势成分，μbefore与分别是拐点之前的均值和[0050](3)在本发明中，变压器的噪声监测不再需要单独为每个设备建立复杂的物理模8[0053]图1为本发明一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方法的流程[0056]如图1所示，本发明提供一种基于季节趋势分解和时序预测的变压器噪声检测方[0067]上式中，λtrend表示趋势平滑的窗口大小参数，λseasonal是用于季节性项的平滑参9[0072]1.多头自注意力机制(Multi_headSelf_attσA[0098]P(τ)=λe_λτ;[0101]其中，Tt是时间时的趋势成分，μbefore与分别是拐点之期项为0.3。时间序列分解技术结合Transformer网络对变电站噪声进行有效预测，并对噪

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