CN114019422A - 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统 - Google Patents

基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114019422A
CN114019422A CN202111252142.3A CN202111252142A CN114019422A CN 114019422 A CN114019422 A CN 114019422A CN 202111252142 A CN202111252142 A CN 202111252142A CN 114019422 A CN114019422 A CN 114019422A
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
ultrasonic
transformer
data
fluctuation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202111252142.3A
Other languages
English (en)
Inventor
付强
赵通汉
高雯
赵志东
卢刚刚
苏玉忠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202111252142.3A priority Critical patent/CN114019422A/zh
Publication of CN114019422A publication Critical patent/CN114019422A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
    • G01R31/62—Testing of transformers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Relating To Insulation (AREA)

Abstract

本发明提供基于ATT‑BiLSTM的变压器故障监测系统，所述监测系统包括采集监测模块、存储模块、处理模块以及传输模块；所述传输模块与服务器终端相连，用于将处理后的数据结果传输至服务器终端；所述采集监测模块用于检测变压器的运行数据以及环境数据；所述存储模块用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块还存储有无用数据对比信息；所述处理模块包括ATT筛选对焦单元以及处理单元，所述ATT筛选对焦单元用于对监测的数据与无用数据对比信息进行比对。本发明能够对剔除监测数据中的无用数据，同时能够对变压器的内外部数据进行综合监测，提高检测处理结果的全面性和故障联系的准确性，以解决现有的变压器监测处理不够精确全面的问题。

Description

基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统
技术领域
本发明涉及变压器监测技术领域，尤其涉及基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统。
背景技术
变压器是电力系统中重要的也是昂贵的关键设备，它承担着电压变换，电能分配和转移的重任，变压器的正常运行是电力系统安全、可靠地经济运行和供用电的重要保证，因此，必须最大限度地防止和减少变压嚣故障或事故的发生。但由于变压器在长期运行中，故障和事故是不可能完全避免的。
BiLSTM是Bi-directional Long Short-Term Memory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息，长短期记忆是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络。其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成，Bi-directional是指双向的。ATT，Attention机制的实质其实就是一个寻址(addressing)的过程，这个过程实际上是Attention机制缓解神经网络模型复杂度的体现：不需要将所有的N个输入信息都输入到神经网络进行计算，只需要从X中选择一些和任务相关的信息输入给神经网络。
现有的变压器监测技术中，对于变压器的检测都是独立的，通常都是采用超声波检测器检测变压器内部的放电超声波，同时会加入振动传感器来监测变压器的振动情况，但是其检测过程的着重点不足，统一检测过程中会混入很多扰乱因素，影响最终的判断结果，同时对于变压器的内外监测不能做到同步，监测的全面性存在不足，导致监测的精确度和智能性较低。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，能够对剔除监测数据中的无用数据，同时能够对变压器的内外部数据进行综合监测，提高检测处理结果的全面性和故障联系的准确性，以解决现有的变压器监测处理不够精确全面的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，所述变压器设置在变压柜体内，所述监测系统包括采集监测模块、存储模块、处理模块以及传输模块；
所述传输模块与服务器终端相连，用于将处理后的数据结果传输至服务器终端；
所述采集监测模块用于检测变压器的运行数据以及环境数据；
所述存储模块用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块还存储有无用数据对比信息；
所述处理模块包括ATT筛选对焦单元以及处理单元，所述ATT筛选对焦单元用于对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元，所述处理单元用于对筛选出的数据进行处理，得到变压器的运行状态结果。
进一步地，所述采集监测模块包括运行监测单元，所述运行监测单元用于对变压器运行状态中的数据进行检测；
所述运行监测单元包括振动传感器、若干超声波放电传感器以及若干内部温度传感器，若干超声波放电传感器设置在变压器上，若干超声波放电传感器用于检测变压器各个位置的局部超声波；若干内部温度传感器设置在变压柜体内部，且分别设置在若干超声波放电传感器的临近位置，若干内部温度传感器用于检测变压器的各个位置的内部温度；若干所述振动传感器设置在变压器上，所述振动传感器用于检测变压器的振动频率。
进一步地，所述ATT筛选对焦单元配置有筛选对焦策略，所述筛选对焦策略能够应用于每一组超声波放电传感器的数据筛选，所述筛选对焦策略包括：将获取到的超声波数据进行超声波频谱图的制作，其中，超声波频谱图的横坐标设置为时间，单位为秒；纵坐标为超声波频率，单位为赫兹；将单位时间内获取到的超声波绘制到超声波频谱图上，然后分别以第一频率、第二频率以及第三频率作为对焦频率，从超声波频谱图上获取第一频率的超声波线条、第二频率的超声波线条以及第三频率的超声波线条，并统一放置到超声波频谱比对图上，识别第一频率的超声波线条中连续波动第一连续次数的第一波动数量，识别第二频率的超声波线条中连续波动第二连续次数的第二波动数量，识别第三频率的超声波线条中连续波动的第三连续次数的第三波动数量；
通过波动值算法计算出每组超声波放电传感器的检测波动值。
进一步地，所述波动值算法配置为：
Figure BDA0003322689720000041
其中，Pbd为检测波动值，S1为第一波动数量，f1为第一频率，S2为第二波动数量，f2为第二频率，S3为第三波动数量，f3为第三频率，A1为第一波动比例，A2为第二波动比例，a为第一频率转换比，b为第二和第三频率转换比，且A1、A2、a以及b均大于0。
进一步地，所述处理单元配置有数据设定策略，所述数据设定策略包括：将若干组超声波放电传感器使用Ci进行标记，i表示超声波放电传感器的数量，Ci表示为第i组超声波放电传感器，将若干超声波放电传感器对应的检测波动值分别标记为CPbdi；将若干组内部温度传感器检测的内部温度分别使用TNi进行标记，其中若干内部温度传感器的数量与若干组超声波放电传感器的数量相同，i同样表示为内部温度传感器的数量，TNi为表示为第i组内部温度传感器，将若干内部温度传感器测量的内部温度分别标记为TNWi。
进一步地，所述处理单元还配置有处理策略，所述处理策略包括：将振动传感器获取到的数字信号通过傅里叶变换成电信号频谱，其中电信号频谱中的恒做表为时间，纵坐标为振动频率，以存储模块中的存储的第一基准范围将电信号频谱进行标记，所述第一基准范围包括上下两条平行的基准线，获取超出上侧基准线的频谱线条的若干高频率值以及低于下侧基准线的频谱线条的若干低频率值，将若干高频率值标记为PLgm，将若干低频率值标记为PLdn，其中，PLg为高频率值的标号，m表示高频率值的数量，PLgm表示第m组高频率值，PLd为低频率值的标号，n表示低频率值的数量，PLdn表示第n组低频率值。
进一步地，所述处理单元还配置有计算策略，所述计算策略包括将若干高频率值、若干低频率值、若干内部温度以及若干检测波动值带入故障算法中计算得到故障评估值；
当故障评估值大于等于第一故障阈值时，输出故障发生信号；
当故障评估值大于等于第二故障阈值且小于第一故障阈值时，输出故障风险高信号；
当故障评估值大于等于第三故障阈值且小于第二故障阈值时，输出故障风险一般信号；
当故障评估值小于第三故障阈值时，输出故障风险低信号。
进一步地，所述故障算法配置为：
Figure BDA0003322689720000061
其中，Pgpg为故障评估值，k1为高频率值转换比，k2为低频率值转换比，k3为波动转换比，A3为内部温度转换系数，T1为第一标准温度。
进一步地，所述采集监测模块还包括环境监测单元，所述环境监测单元用于监测变压柜内的温度和湿度；
所述环境监测单元包括外部温度传感器以及湿度传感器，所述外部温度传感器和湿度传感器分别设置在变压柜内部，所述外部温度传感器用于检测变压柜内外部温度，所述湿度传感器用于检测变压柜内的湿度；
所述处理单元还配置有补充计算策略，所述补偿计算策略包括，将外部温度、湿度、若干高频率值、若干低频率值、若干内部温度以及若干检测波动值带入故障补充算法中计算得到故障补充值；
当故障补充值大于等于第一故障阈值时，输出补充故障发生信号；
当故障补充值大于等于第二故障阈值且小于第一故障阈值时，输出补充故障风险高信号；
当故障补充值大于等于第三故障阈值且小于第二故障阈值时，输出补充故障风险一般信号；
当故障补充值小于第三故障阈值时，输出补充故障风险低信号。
进一步地，所述故障补充算法配置为：
Figure BDA0003322689720000071
Figure BDA0003322689720000072
其中，Pgbc故障补充值，TWW为外部温度，B1为湿度转换比。
本发明的有益效果：本发明通过采集监测模块检测变压器的运行数据以及环境数据，运行数据表示变压器运作时的状态数据，环境数据表示变压柜内部的温度和湿度，通过对内外环境的数据进行综合监测，有助于提高对变压器监测的故障全面性。
本发明的存储模块用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块还存储有无用数据对比信息，通过与存储模块中的标准数据进行比对，能够剔除无用数据，提高数据处理结果与变压器故障结果的相关性。
本发明的处理模块对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元，然后对筛选出的数据进行处理，得到变压器的运行状态结果，从而得到变压器的全面监测结果，提高变压器故障监测的全面性和准确性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的与变压器和服务器终端的连接原理框图；
图2为实施例一的原理框图；
图3为实施例二的原理框图。
图中，1、监测系统；11、存储模块；12、处理模块；121、ATT筛选对焦单元；122、处理单元；13、采集监测模块；131、运行监测单元；1311、振动传感器；1312、超声波放电传感器；1313、内部温度传感器；132、环境监测单元；1321、外部温度传感器；1322、湿度传感器；14、传输模块；2、变压器；3、服务器终端。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1，基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，所述变压器2设置在变压柜体内，所述监测系统1包括采集监测模块13、存储模块11、处理模块12以及传输模块14。
正因为变压器2故障的不可完全避免，对故障的正确诊断和及早预测，就具有更迫切的实用性和重要性，重要用电单位对变压器2的状态进行实时监测的必要性越来越强。通常的变压器2监测都是通过对变压器2运作时的不同部位的放电状况和振动状况进行检测的，但是在一系列的实验过程中，变压器2的运作状态与局部放电情况、振动情况、内外部温度以及外部的湿度都有一定的影响，这些影响大致占到变压器2故障因素的百分之95以上，并且其中之间都或多或少的存在这必要相关性。
所述传输模块14与服务器终端3相连，用于将处理后的数据结果传输至服务器终端3；
所述采集监测模块13用于检测变压器2的运行数据以及环境数据；
所述存储模块11用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块11还存储有无用数据对比信息；
所述处理模块12包括ATT筛选对焦单元121以及处理单元122，所述ATT筛选对焦单元121用于对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元122，所述处理单元122用于对筛选出的数据进行处理，得到变压器2的运行状态结果。通过对变压器2内外部的运作参数进行检测，能够提高对变压器2故障监测的全面性。
实施例一，请参阅图2，实施例一中，通过对变压器2运作时的振动、放电情况以及温度情况进行检测，并通过数据处理，能够得到一个综合的故障检测结果。
所述采集监测模块13包括运行监测单元131，所述运行监测单元131用于对变压器2运行状态中的数据进行检测。
所述运行监测单元131包括振动传感器1311、若干超声波放电传感器1312以及若干内部温度传感器1313，若干超声波放电传感器1312设置在变压器2上，若干超声波放电传感器1312用于检测变压器2各个位置的局部超声波；若干内部温度传感器1313设置在变压柜体内部，且分别设置在若干超声波放电传感器1312的临近位置，若干内部温度传感器1313用于检测变压器2的各个位置的内部温度；若干所述振动传感器1311设置在变压器2上，所述振动传感器1311用于检测变压器2的振动频率。
所述ATT筛选对焦单元121配置有筛选对焦策略，所述筛选对焦策略能够应用于每一组超声波放电传感器1312的数据筛选，所述筛选对焦策略包括：将获取到的超声波数据进行超声波频谱图的制作，其中，超声波频谱图的横坐标设置为时间，单位为秒；纵坐标为超声波频率，单位为赫兹；将单位时间内获取到的超声波绘制到超声波频谱图上，然后分别以第一频率、第二频率以及第三频率作为对焦频率，从超声波频谱图上获取第一频率的超声波线条、第二频率的超声波线条以及第三频率的超声波线条，并统一放置到超声波频谱比对图上，识别第一频率的超声波线条中连续波动第一连续次数的第一波动数量，识别第二频率的超声波线条中连续波动第二连续次数的第二波动数量，识别第三频率的超声波线条中连续波动的第三连续次数的第三波动数量；
通过波动值算法计算出每组超声波放电传感器1312的检测波动值。
所述波动值算法配置为：
Figure BDA0003322689720000101
其中，Pbd为检测波动值，S1为第一波动数量，f1为第一频率，S2为第二波动数量，f2为第二频率，S3为第三波动数量，f3为第三频率，A1为第一波动比例，A2为第二波动比例，a为第一频率转换比，b为第二和第三频率转换比，且A1、A2、a以及b均大于0。
所述处理单元122配置有数据设定策略，所述数据设定策略包括：将若干组超声波放电传感器1312使用Ci进行标记，i表示超声波放电传感器1312的数量，Ci表示为第i组超声波放电传感器1312，将若干超声波放电传感器1312对应的检测波动值分别标记为CPbdi；将若干组内部温度传感器1313检测的内部温度分别使用TNi进行标记，其中若干内部温度传感器1313的数量与若干组超声波放电传感器1312的数量相同，i同样表示为内部温度传感器1313的数量，TNi为表示为第i组内部温度传感器1313，将若干内部温度传感器1313测量的内部温度分别标记为TNWi。
所述处理单元122还配置有处理策略，所述处理策略包括：将振动传感器1311获取到的数字信号通过傅里叶变换成电信号频谱，其中电信号频谱中的恒做表为时间，纵坐标为振动频率，以存储模块11中的存储的第一基准范围将电信号频谱进行标记，所述第一基准范围包括上下两条平行的基准线，获取超出上侧基准线的频谱线条的若干高频率值以及低于下侧基准线的频谱线条的若干低频率值，将若干高频率值标记为PLgm，将若干低频率值标记为PLdn，其中，PLg为高频率值的标号，m表示高频率值的数量，PLggm表示第m组高频率值，PLd为低频率值的标号，n表示低频率值的数量，PLdn表示第n组低频率值。
所述处理单元122还配置有计算策略，所述计算策略包括将若干高频率值、若干低频率值、若干内部温度以及若干检测波动值带入故障算法中计算得到故障评估值；
当故障评估值大于等于第一故障阈值时，输出故障发生信号；
当故障评估值大于等于第二故障阈值且小于第一故障阈值时，输出故障风险高信号；
当故障评估值大于等于第三故障阈值且小于第二故障阈值时，输出故障风险一般信号；
当故障评估值小于第三故障阈值时，输出故障风险低信号。
所述故障算法配置为：
Figure BDA0003322689720000121
其中，Pgpg为故障评估值，k1为高频率值转换比，k2为低频率值转换比，k3为波动转换比，A3为内部温度转换系数，T1为第一标准温度。通过故障算法能够将检测波动值、内部温度、高频率值以及低频率值进行综合的处理，从而使得到的故障评估值与变压器2的故障结果的相关性更贴近。上述数据也分别代表变压器2的振动情况、局部放电情况以及运作时的局部温度状况，从而能够更加准确的反应出变压器2的运作状态。
实施例二，请参阅图3，实施例二中，相较于实施例一增加了环境监测单元132，通过增加了环境监测单元132，能够对变压器2内外运作参数进行综合处理，从而得到一个与变压器2故障结果相关性更强的结果，提高故障判断的准确性。所述采集监测模块13还包括环境监测单元132，所述环境监测单元132用于监测变压柜内的温度和湿度。
所述环境监测单元132包括外部温度传感器1321以及湿度传感器1322，所述外部温度传感器1321和湿度传感器1322分别设置在变压柜内部，所述外部温度传感器1321用于检测变压柜内外部温度，所述湿度传感器1322用于检测变压柜内的湿度；
所述处理单元122还配置有补充计算策略，所述补偿计算策略包括，将外部温度、湿度、若干高频率值、若干低频率值、若干内部温度以及若干检测波动值带入故障补充算法中计算得到故障补充值；
当故障补充值大于等于第一故障阈值时，输出补充故障发生信号；
当故障补充值大于等于第二故障阈值且小于第一故障阈值时，输出补充故障风险高信号；
当故障补充值大于等于第三故障阈值且小于第二故障阈值时，输出补充故障风险一般信号；
当故障补充值小于第三故障阈值时，输出补充故障风险低信号。
所述故障补充算法配置为：
Figure BDA0003322689720000131
Figure BDA0003322689720000132
其中，Pgbc故障补充值，TWW为外部温度，B1为湿度转换比。相较于故障算法，故障补充算法中加入了外部温度和湿度，其中变压器2所处的变压柜内的温湿度对于变压器2的正常运作也会起到一定的影响，因此增加了这两组数据的检测，并结合故障算法中的其他数据，能够进一步提高故障补充值与变压器2的故障结果的相关性。
工作原理：在变压器2运作过程中，通过采集监测模块13检测变压器2的运行数据以及环境数据，处理模块12通过对数据进行标记定义，然后对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元122，所述处理单元122用于对筛选出的数据进行处理，得到变压器2的运行状态结果，通过传输模块14能够将检测结果传输至服务器终端3，服务器终端3的维护人员根据检测结果判断是否需要对变压器2进行检修维护。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，所述变压器(2)设置在变压柜体内，其特征在于，所述监测系统(1)包括采集监测模块(13)、存储模块(11)、处理模块(12)以及传输模块(14)；
所述传输模块(14)与服务器终端(3)相连，用于将处理后的数据结果传输至服务器终端(3)；
所述采集监测模块(13)用于检测变压器(2)的运行数据以及环境数据；
所述存储模块(11)用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块(11)还存储有无用数据对比信息；
所述处理模块(12)包括ATT筛选对焦单元(121)以及处理单元(122)，所述ATT筛选对焦单元(121)用于对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元(122)，所述处理单元(122)用于对筛选出的数据进行处理，得到变压器(2)的运行状态结果。
2.根据权利要求1所述的基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，其特征在于，所述采集监测模块(13)包括运行监测单元，所述运行监测单元(131)用于对变压器(2)运行状态中的数据进行检测；
所述运行监测单元(131)包括振动传感器(1311)、若干超声波放电传感器(1312)以及若干内部温度传感器(1313)，若干超声波放电传感器(1312)设置在变压器(2)上，若干超声波放电传感器(1312)用于检测变压器(2)各个位置的局部超声波；若干内部温度传感器(1313)设置在变压柜体内部，且分别设置在若干超声波放电传感器(1312)的临近位置，若干内部温度传感器(1313)用于检测变压器(2)的各个位置的内部温度；若干所述振动传感器(1311)设置在变压器(2)上，所述振动传感器(1311)用于检测变压器(2)的振动频率。
3.根据权利要求2所述的基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，其特征在于，所述ATT筛选对焦单元(121)配置有筛选对焦策略，所述筛选对焦策略能够应用于每一组超声波放电传感器(1312)的数据筛选，所述筛选对焦策略包括：将获取到的超声波数据进行超声波频谱图的制作，其中，超声波频谱图的横坐标设置为时间，单位为秒；纵坐标为超声波频率，单位为赫兹；将单位时间内获取到的超声波绘制到超声波频谱图上，然后分别以第一频率、第二频率以及第三频率作为对焦频率，从超声波频谱图上获取第一频率的超声波线条、第二频率的超声波线条以及第三频率的超声波线条，并统一放置到超声波频谱比对图上，识别第一频率的超声波线条中连续波动第一连续次数的第一波动数量，识别第二频率的超声波线条中连续波动第二连续次数的第二波动数量，识别第三频率的超声波线条中连续波动的第三连续次数的第三波动数量；
通过波动值算法计算出每组超声波放电传感器(1312)的检测波动值。
4.根据权利要求3所述的基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，其特征在于，所述波动值算法配置为：
Figure FDA0003322689710000031
其中，Pbd为检测波动值，S1为第一波动数量，f1为第一频率，S2为第二波动数量，f2为第二频率，S3为第三波动数量，f3为第三频率，A1为第一波动比例，A2为第二波动比例，a为第一频率转换比，b为第二和第三频率转换比，且A1、A2、a以及b均大于0。
5.根据权利要求4所述的基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，其特征在于，所述处理单元(122)配置有数据设定策略，所述数据设定策略包括：将若干组超声波放电传感器(1312)使用Ci进行标记，i表示超声波放电传感器(1312)的数量，Ci表示为第i组超声波放电传感器(1312)，将若干超声波放电传感器(1312)对应的检测波动值分别标记为CPbdi；将若干组内部温度传感器(1313)检测的内部温度分别使用TNi进行标记，其中若干内部温度传感器(1313)的数量与若干组超声波放电传感器(1312)的数量相同，i同样表示为内部温度传感器(1313)的数量，TNi为表示为第i组内部温度传感器(1313)，将若干内部温度传感器(1313)测量的内部温度分别标记为TNWi。
6.根据权利要求5所述的基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统，其特征在于，所述处理单元(122)还配置有处理策略，所述处理策略包括：将振动传感器(1311)获取到的数字信号通过傅里叶变换成电信号频谱，其中电信号频谱中的恒做表为时间，纵坐标为振动频率，以存储模块(11)中的存储的第一基准范围将电信号频谱进行标记，所述第一基准范围包括上下两条平行的基准线，获取超出上侧基准线的频谱线条的若干高频率值以及低于下侧基准线的频谱线条的若干低频率值，将若干高频率值标记为PLgm，将若干低频率值标记为PLdn，其中，PLg为高频率值的标号，m表示高频率值的数量，PLgm表示第m组高频率值，PLd为低频率值的标号，n表示低频率值的数量，PLdn表示第n组低频率值。
CN202111252142.3A 2021-10-27 2021-10-27 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统 Withdrawn CN114019422A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111252142.3A CN114019422A (zh) 2021-10-27 2021-10-27 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111252142.3A CN114019422A (zh) 2021-10-27 2021-10-27 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114019422A true CN114019422A (zh) 2022-02-08

Family

ID=80057832

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111252142.3A Withdrawn CN114019422A (zh) 2021-10-27 2021-10-27 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114019422A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115166494A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 南京银逸智能科技有限公司 一种智能it在线式电路检测监控装置
CN115962845A (zh) * 2023-03-16 2023-04-14 保定天威新域科技发展有限公司 一种广谱机械波智能传感器

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115166494A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 南京银逸智能科技有限公司 一种智能it在线式电路检测监控装置
CN115166494B (zh) * 2022-09-07 2022-11-11 南京银逸智能科技有限公司 一种智能it在线式电路检测监控装置
CN115962845A (zh) * 2023-03-16 2023-04-14 保定天威新域科技发展有限公司 一种广谱机械波智能传感器

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111555716B (zh) 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质
JP7164217B2 (ja) モバイル・デバイスに対するバッテリ健全性を緩和電圧に基づいて推定する方法
US10852357B2 (en) System and method for UPS battery monitoring and data analysis
CN114019422A (zh) 基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测系统
CN116879662B (zh) 基于数据分析的变压器故障检测方法
US20100070213A1 (en) Method for Monitoring the Electrical Energy Quality in an Electrical Energy Supply System, Power Quality Field Device and Power Quality System
CN110672332B (zh) 一种基于sarima模型的燃气轮机故障预警系统
CN115238831A (zh) 故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品
CN114047472A (zh) 一种智能电表的计量误差监测系统及其监测方法、装置
Mharakurwa In-service power transformer life time prospects: review and prospects
CN111562037B (zh) 一种温度表的故障检测方法及装置
CN117269734A (zh) 一种主板带电老化检测系统
CN117706943A (zh) 一种换流变阀侧套管末屏分压器的自适应控制方法及系统
CN114034970A (zh) 一种基于ATT-BiLSTM的变压器故障监测方法
CN117074852A (zh) 一种配电网电能监测预警管理方法及系统
Yao et al. A framework via impulses-oriented Gini index and extreme value distribution for rolling bearing dynamic fault alarm and identification
CN115982591A (zh) 变压器健康状态的检测方法及装置、设备及存储介质
CN111983295A (zh) 一种设备故障预测方法及系统
CN117808456B (zh) 一种基于智慧运营管理的设备故障预警方法及装置
CN109507488A (zh) 电磁抗干扰性能测试系统
CN117452148B (zh) 一种环网柜的智能监控方法
CN118157325A (zh) 一种用于新能源电力的实时监测方法及系统
CN114924171A (zh) 一种电缆绝缘性能故障预警装置及方法
CN118041233A (zh) 一种光伏电站设备故障检测方法和系统
CN118091490A (zh) 一种架空高压电缆线路电流检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20220208