- 1、本文档共4页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
多源检测数据融合的变压器故障诊断模型
摘要:本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断
模型,该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测,将多
源数据进行融合,利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。实验
结果表明,该模型具有较高的诊断准确率和稳定性,可以为变压器的
故障检测提供一种有效的解决方案。
关键词:多源检测;数据融合;变压器故障诊断;机器学习
1.引言
变压器是电力系统中重要的设备之一,其负责将高压电能转换为
低压电能,为电力系统的正常运行提供了重要的保障。然而,由于变
压器长期运行,受到环境、负载、温度等多种因素的影响,容易发生
故障,给电力系统的安全稳定运行带来了威胁。因此,对变压器的故
障进行及时的诊断和处理,对于保障电力系统的正常运行至关重要。
目前,对于变压器的故障诊断主要采用传统的监测方法,如温度、
振动、气体、声波等传感器进行监测,然后根据经验和规则进行分析
和判断。这种方法虽然简单易行,但是存在着准确性低、易受干扰等
问题。随着计算机技术和机器学习技术的不断发展,利用机器学习算
法对变压器的故障进行诊断已成为研究的热点之一。然而,由于变压
器的运行状态受到多种因素的影响,单一的监测方法难以全面地反映
变压器的运行状态。因此,如何利用多源检测数据对变压器的故障进
行诊断成为研究的重点。
本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型,
-1-
该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测,将多源数据
进行融合,利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。实验结果表
明,该模型具有较高的诊断准确率和稳定性,可以为变压器的故障检
测提供一种有效的解决方案。
2.多源检测数据采集与融合
变压器的运行状态受到多种因素的影响,如温度、振动、气体、
声波等,因此采用多种传感器对变压器的运行状态进行监测,可以更
全面地反映变压器的运行状态。常用的变压器监测传感器包括:
(1)温度传感器:通过测量变压器内部和外部的温度,判断变
压器的运行状态。
(2)振动传感器:通过测量变压器的振动,判断变压器的机械
状态。
(3)气体传感器:通过测量变压器内部的气体组成和浓度,判
断变压器的绝缘状态。
(4)声波传感器:通过测量变压器内部的声波信号,判断变压
器的放电状态。
以上传感器可以同时监测变压器的运行状态,产生多源检测数据。
多源检测数据的融合可以提高诊断准确率和稳定性,常用的数据融合
方法包括加权平均法、最大值法、最小值法等。本文采用了加权平均
法对多源数据进行融合,其具体步骤如下:
(1)对于每个传感器采集到的数据进行归一化处理,将数据转
化为0-1之间的数值。
-2-
(2)确定每个传感器的权重,权重的大小可以根据传感器的精
度、稳定性、灵敏度等因素进行确定。
(3)将每个传感器的数据乘以相应的权重,然后将融合后的数
据进行加权平均,得到最终的融合数据。
3.机器学习算法的应用
机器学习算法是一种能够从数据中学习规律并预测未知数据的
算法,可以应用于变压器的故障诊断。本文采用了支持向量机(SVM)
算法对变压器的故障进行诊断,SVM算法是一种基于统计学习理论的
分类算法,其具有良好的分类性能和泛化能力。
SVM算法的基本思想是将数据映射到高维空间中,然后在高维空
间中寻找最优超平面,将不同类别的数据分开。SVM算法的优化目标
是最大化分类间隔,即在分类超平面上找到离两个类别最近的点,使
得两类点到超平面的距离最大。SVM算法的核函数可以采用线性核函
数、多项式核函数、径向基函数等。
在本文中,采用了径向基函数作为SVM算法的核函数,其具有良
好的分类性能和泛化能力。将融合后的数据分为训练集和测试集,利
用SVM算法对训练集进行训练,然后对测试集进行预测,得到变压器
的故障诊断结果。
4.实验结果与分析
为了验证本文提出的多源检测数据融合的变压器故障诊断模型
的有效性,进行了实验验证。实验采用了一台220kV变压器作为测试
对象,采集了温度、振动、气体、声波等传感器的数据,然后进行数
文档评论(0)