一种基于多维信息的变压器顶层油温异常监测方法

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摘要

本发明公开了一种基于多维信息的变压器顶层油温异常监测方法，包括如下步骤：步骤A、初始化CS算法，建立鸟巢位置的适应度评价模型，并初始化适应度值；步骤B、计算全局最优解和各鸟巢位置的局部最优解；步骤C、根据辨识后的参数分别构建Susa热路计算模型和SVR回归补偿模型；步骤D、基于Susa热路计算模型，得到初步的顶层油温预测值；步骤E、基于SVR回归补偿模型，得到顶层油温的最终预测值；步骤F、采用ARIMA方法对滑动平均后的残差进行短期趋势预测。该方案充分考虑变压器所处的环境条件，并对温升模型中的关键参数进行辨识和修正，对顶层油温的残差进行趋势预测，提高变压器顶层油温的监测精度。

基本信息

专利标题：

一种基于多维信息的变压器顶层油温异常监测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111666711A

申请号：

CN202010397642.5

公开（公告）日：

2020-09-15

申请日：

2020-05-12

授权号：

CN111666711B

授权日：

2022-05-13

发明人：

杨皓杰杨雨李倩孙丰诚

申请人：

杭州安脉盛智能技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号智慧e谷B座17层

代理机构：

杭州杭诚专利事务所有限公司

代理人：

尉伟敏

优先权：

CN202010397642.5

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F17/18 G01K13/02 G06F111/10 G06F119/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-13 ：

授权

2020-10-13 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20200512

2020-09-15 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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