CN117630758A - 发电站变压器健康状态监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力工程技术领域，具体为发电站变压器健康状态监测方法及系统，包括以下步骤：基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据。本发明中，通过结合卷积神经网络和循环神经网络对运行数据进行特征提取，深度挖掘关键信息，增强数据表达，应用长短期记忆网络技术，提高异常模式识别准确性，预防故障，深度学习技术提升故障预测准确率与效率，降低停机风险，自适应学习结合历史维护记录，优化维护方案，提高针对性与有效性，卡尔曼滤波和神经网络技术生成变压器健康评分，为运维提供科学依据，运用遗传算法和蚁群算法调整运维策略，提高运行效率和变压器寿命。

Description

发电站变压器健康状态监测方法及系统

技术领域

本发明涉及电力工程技术领域，尤其涉及发电站变压器健康状态监测方法及系统。

背景技术

电力工程技术领域涵盖了发电、输电、配电等电力系统的设计、运行和维护，旨在确保电力系统的可靠性和高效性。在这一领域中，发电站变压器是一个关键的组成部分，用于将发电机产生的高电压电能升压为输电线路所需的电压水平。

发电站变压器健康状态监测方法旨在监测和评估发电站变压器的运行状态和健康状况，其主要目的是提前检测潜在的问题或故障，以预防变压器损坏和停机，从而确保电力系统的连续供电。为了达成这一效果，该方法通过实时监测变压器的各种参数和特性，识别异常行为，并提供预警或建议维护措施，以保持变压器的稳定运行，一般通过安装传感器和监测设备在变压器上，采集温度、电流、电压、湿度等数据，并将这些数据传输到监控系统中进行实时分析。监控系统利用数据分析技术，识别异常行为、趋势或潜在的故障模式。一旦发现异常，系统可以发出警报，通知运维人员采取适当的维护措施，确保变压器的可靠性和安全性。这种方法可以提高电力系统的可用性，减少停机时间，降低维护成本，同时确保电力供应的连续性。

传统的发电站变压器健康状态监测方法在特征提取上通常缺乏高级的算法支持，难以深入挖掘数据中的关键特征，限制了分析的深度和广度，传统方法在异常模式识别和故障预测方法，其准确性和及时性较为不足，难以有效预防和识别复杂的故障模式，在维护方案制定上，传统方法往往缺乏对历史维护数据的充分利用，导致维护策略缺乏针对性，传统方法在综合评估和优化策略调整上往往较为粗糙，缺乏精细的算法支持，难以实现高效的运行维护优化。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的发电站变压器健康状态监测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：发电站变压器健康状态监测方法，包括以下步骤：

S1：基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据；

S2：基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据；

S3：基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告；

S4：基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告；

S5：基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案；

S6：基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分；

S7：基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略；

所述处理后的运行数据具体为经过清洗、归一化的温度、电压、电流和湿度时间序列数据，所述特征数据包括时间序列的特征点、趋势模式和周期性信息，所述异常模式报告具体为包括温度升高和电流不稳定的异常行为，所述故障预测报告包括故障的类型、发生时间和影响范围，所述维护方案具体为检修时间表、替换部件列表和操作指南，所述变压器健康评分具体指以数值形式表现的整体健康状态，包括运行效率、可靠性和预期寿命，所述优化运行维护策略具体为调整后的运行参数设置、维护间隔和预防性维护措施。

作为本发明的进一步方案，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：

S101：基于现场传感器数据，采用噪声过滤和异常值剔除算法，生成净化后的数据；

S102：基于所述净化后的数据，应用最小-最大归一化方法，进行多类型数据分析，生成归一化数据；

S103：基于所述归一化数据，采用时间序列分割技术，生成时间序列数据；

S104：基于所述时间序列数据，采用数据整合和格式标准化技术，生成处理后的运行数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：

S201：基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术，生成空间特征数据；

S202：基于所述空间特征数据，应用循环神经网络技术，生成时间特征数据；

S203：基于所述时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间特征，生成初始特征数据；

S204：基于所述初始特征数据，应用主成分分析算法，生成特征数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：

S301：基于所述特征数据，采用长短期记忆网络，生成长期依赖分析结果；

S302：基于所述长期依赖分析结果，应用阈值分析法，识别出标准范围外的数据点，生成初步异常点；

S303：基于所述初步异常点，采用模式识别技术，区分正常的波动和异常模式，生成模式识别结果；

S304：基于所述模式识别结果，采用聚类分析，识别异常特征和类型，生成异常模式报告。

作为本发明的进一步方案，基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：

S401：基于所述异常模式报告，应用深度学习技术，分析异常模式，生成深度分析结果；

S402：基于所述深度分析结果，采用故障诊断算法，分析异常模式与故障之间的关联，生成故障诊断结果；

S403：基于所述故障诊断结果，采用风险评估模型，预测故障造成影响和严重程度，生成风险评估报告；

S404：基于所述风险评估报告，应用SWOT分析方法，分析故障类型、发生时间和影响范围，生成故障预测报告。

作为本发明的进一步方案，基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案的步骤具体为：

S501：基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，分析故障根源和解决方案，生成故障根源分析；

S502：基于所述故障根源分析，应用决策树分析法结合历史维护记录，制定维护措施和策略，生成维护措施报告；

S503：基于所述维护措施报告，采用预测性维护计划算法，制定维护时间表、部件替换方案和操作步骤，生成初始维护方案；

S504：基于初始维护方案，应用资源优化调度算法，生成维护方案。

作为本发明的进一步方案，基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分的步骤具体为：

S601：基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术，生成优化后的监测数据；

S602：基于所述优化后的监测数据，应用神经网络技术，评估变压器运行状态，生成状态评估报告；

S603：基于所述状态评估报告，采用健康状况评估算法，对变压器的运行效率、可靠性和寿命进行评估，生成健康分析结果；

S604：基于所述健康分析结果，应用综合评分算法，生成变压器健康评分。

作为本发明的进一步方案，基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略的步骤具体为：

S701：基于所述变压器健康评分，采用遗传算法，生成优化后的运行参数；

S702：基于所述优化后的运行参数，应用蚁群算法，调整维护间隔和措施，生成调整后的维护计划；

S703：基于所述调整后的维护计划，采用效能评估方法，评估维护措施的可行性，生成维护策略；

S704：基于所述维护策略，采用策略优化算法，生成优化运行维护策略。

发电站变压器健康状态监测系统，所述发电站变压器健康状态监测系统用于执行上述发电站变压器健康状态监测方法，所述系统包括数据预处理模块、特征提取模块、异常识别模块、故障预测模块、维护方案模块、健康评分模块。

作为本发明的进一步方案，所述数据预处理模块基于现场传感器数据，采用高通滤波和异常值剔除算法，进行数据标准化，应用时间窗口切分技术，生成处理后的运行数据；

所述特征提取模块基于处理后的运行数据，应用多层卷积神经网络和双向循环神经网络技术，进行特征融合优化，生成特征数据；

所述异常识别模块基于特征数据，采用堆叠长短期记忆网络技术，进行动态异常模式分析，生成异常模式报告；

所述故障预测模块基于异常模式报告，应用深度卷积神经网络和蒙特卡洛模拟风险评估技术，分析故障影响，生成故障预测报告；

所述维护方案模块基于故障预测报告，结合历史维护数据，采用自适应网络模糊推理系统和进化规划算法，制定优化维护策略，生成维护方案；

所述健康评分模块基于维护方案，结合实时监测数据，应用递归卡尔曼滤波技术和自适应神经模糊推理系统，进行状态动态评估，生成变压器健康评分。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过结合卷积神经网络和循环神经网络技术对运行数据进行特征提取，能够更深入地挖掘数据中的关键信息，增强了特征数据的表达能力，长短期记忆网络技术的应用使得异常模式识别更加准确，能够及时发现潜在的异常行为，提前防范故障，深度学习技术的引入进一步提升了故障预测的准确率和效率，有助于提前做好准备，减少意外停机的风险，自适应学习技术结合历史维护记录生成的维护方案，使得维护工作更加针对性和有效，采用卡尔曼滤波和神经网络技术结合实时监测数据生成的变压器健康评分，为后续的运行维护提供了科学依据，通过遗传算法和蚁群算法进行的策略调整，使优化运行维护策略更加合理高效，提高了整体运行效率和变压器的预期寿命。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的S7细化流程图；

图9为本发明的系统流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：发电站变压器健康状态监测方法，包括以下步骤：

S1：基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据；

S2：基于处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据；

S3：基于特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告；

S4：基于异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告；

S5：基于故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案；

S6：基于维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分；

S7：基于变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略；

处理后的运行数据具体为经过清洗、归一化的温度、电压、电流和湿度时间序列数据，特征数据包括时间序列的特征点、趋势模式和周期性信息，异常模式报告具体为包括温度升高和电流不稳定的异常行为，故障预测报告包括故障的类型、发生时间和影响范围，维护方案具体为检修时间表、替换部件列表和操作指南，变压器健康评分具体指以数值形式表现的整体健康状态，包括运行效率、可靠性和预期寿命，优化运行维护策略具体为调整后的运行参数设置、维护间隔和预防性维护措施。

在S1步骤中，通过现场传感器采集的原始数据，采用数据预处理技术，包括数据清洗、归一化和时间序列转换，数据清洗操作侧重于剔除异常值和缺失值，使用统计分析方法识别和处理这些数据点，归一化过程通过标准化技术，如最小-最大标准化，将数据规范到特定的数值范围，以消除不同量纲带来的影响，时间序列转换则是将处理后的数据按照时间顺序排列，利用移动窗口等方法构建出适用于后续分析的时间序列数据结构，这一步骤生成的运行数据为后续分析提供了标准化且结构化的基础，确保了数据的质量和可用性。

在S2步骤中，基于处理后的运行数据，采用卷积神经网络和循环神经网络技术生成特征数据，卷积神经网通过卷积层提取数据中的空间特征，通过卷积操作对数据进行过滤和特征提取，循环神经网络则处理数据的时间序列特征，尤其是长期依赖关系，循环神经网络通过循环单元保持对先前数据点的记忆，有助于捕捉时间序列中的动态变化，这一组合方法能够全面分析和提取变压器运行数据中的关键特征，生成特征数据，为异常模式识别奠定基础。

在S3步骤中，基于特征数据，采用长短期记忆网络技术进行异常模式识别，长短期记忆网络特别适合处理时间序列数据中的长期依赖问题，其通过门控机制，包括遗忘门、输入门和输出门，有效管理信息的存储、更新和输出，在此步骤中，长短期记忆网络分析特征数据，识别出偏离正常运行模式的异常行为，进而生成异常模式报告，这一报告详细记录了潜在的运行问题，为故障预测提供重要依据。

在S4步骤中，基于异常模式报告，采用深度学习技术生成故障预测报告，这一步骤利用深度神经网络对异常模式报告中的数据进行分析，通过模式识别和趋势预测方法，预测可能的故障发展趋势和类型，深度学习网络通过多层表示学习能力，揭示数据中复杂的非线性关系，从而提高预测的准确性和可靠性，故障预测报告详细描述了潜在的故障类型和可能发生的时间，对预防性维护至关重要。

在S5步骤中，基于故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录生成维护方案。自适应学习技术通过持续学习和调整模型参数，适应数据的变化和新的故障模式，确保维护方案的实时性和准确性，历史维护记录的整合分析有助于理解过去的维护活动和故障处理效果，为制定更有效的维护策略提供数据支持，维护方案包括具体的维护活动、时间安排和资源分配，为减少停机时间和提高设备可靠性提供指导。

在S6步骤中，基于维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术生成变压器健康评分，卡尔曼滤波作为一种优秀的估计算法，能够有效处理含有噪声的数据，提高评分的准确性，神经网络则负责分析数据模式，评估变压器的运行状况，这一步骤通过综合分析实时数据和维护方案，生成反映变压器当前健康状况的量化评分，为运维决策提供重要依据。

在S7步骤中，基于变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略，遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制优化问题解决方案，蚁群算法则模拟蚁群的搜索行为寻找最优路径，这两种算法结合变压器的健康评分，通过迭代搜索和优化过程，制定出更高效、经济的运行维护策略，这一策略包括操作参数的优化、维护计划的调整和资源配置的改善，旨在提高变压器的运行效率和降低维护成本。

请参阅图2，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：

S101：基于现场传感器数据，采用噪声过滤和异常值剔除算法，生成净化后的数据；

S102：基于净化后的数据，应用最小-最大归一化方法，进行多类型数据分析，生成归一化数据；

S103：基于归一化数据，采用时间序列分割技术，生成时间序列数据；

S104：基于时间序列数据，采用数据整合和格式标准化技术，生成处理后的运行数据。

在S101子步骤中，通过噪声过滤和异常值剔除算法处理现场传感器数据，传感器采集的原始数据往往包含各种噪声和异常值，这些无效数据会干扰后续分析的准确性，噪声过滤通过频域分析方法如傅里叶变换，将数据从时域转换到频域，识别并过滤掉高频噪声成分，这一过程通过设置适当的频域阈值来实现噪声的有效剔除，异常值剔除算法基于统计学原理，如使用Z-分数或箱型图方法，识别并剔除数据中的离群点，Z-分数方法通过计算数据点与平均值的标准差数来判定其是否为异常值，箱型图方法则基于数据的四分位数范围来识别异常值，经过这些处理，数据中的噪声和异常值被有效清除，生成的净化后数据更适合进行精确的数据分析，这一步骤对提高数据质量和分析结果的可靠性至关重要。

在S102子步骤中，基于净化后的数据，应用最小-最大归一化方法进行多类型数据分析，生成归一化数据。在实际的电站监测中，收集到的数据类型繁多，包括温度、湿度、电流、电压等，这些数据往往具有不同的量纲和数值范围，为了消除这些差异，采用最小-最大归一化方法，这一方法通过将数据缩放到0到1的范围内，保持了数据中原有的结构和关系，具体操作中，对于每一种数据类型，计算其最小值和最大值，然后将每个数据点减去最小值后除以最大值与最小值的差值，使不同类型的数据被转换到统一的尺度上，便于进行综合分析和比较，归一化数据有利于提高数据处理算法的效率和准确性，特别是在后续的机器学习和深度学习分析中。

在S103子步骤中，基于归一化数据，采用时间序列分割技术生成时间序列数据，时间序列分割是将连续的数据流划分为一系列有序的时间段，每个时间段内的数据代表了特定时期的状态或行为。在此过程中，采用滑动窗口方法，窗口大小和步长的选择是关键，其决定了时间序列的分辨率和重叠程度。窗口大小需足够大以包含足够的数据点，以捕捉到数据的趋势和模式，而窗口的步长则决定了数据的重叠度和连续性，通过这种方式，时间序列数据被切割成多个小段，每个段落都反映了一段时间内的数据特性，这种划分不仅有助于突出数据的时间属性，也为后续的时间序列分析提供了基础，如用于模式识别、趋势预测等。

在S104子步骤中，基于时间序列数据，采用数据整合和格式标准化技术，生成处理后的运行数据，在这一步骤中，首先需要对时间序列数据进行整合，将不同传感器和不同时间段的数据合并，形成一个统一的数据集，数据整合的关键是保证数据的一致性和完整性，需要处理好时间对齐和数据冗余的问题，随后进行格式标准化，将整合后的数据转换为统一的格式，例如将时间戳统一为标准格式，确保数据字段和类型的统一，这样处理后的运行数据不仅具有高度的一致性和可比性，而且方便存储和传输，为进一步的数据分析和模型训练打下坚实基础。

请参阅图3，基于处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：

S201：基于处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术，生成空间特征数据；

S202：基于空间特征数据，应用循环神经网络技术，生成时间特征数据；

S203：基于时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间特征，生成初始特征数据；

S204：基于初始特征数据，应用主成分分析算法，生成特征数据。

在S201子步骤中，通过处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术生成空间特征数据，卷积神经网络是深度学习中的一种强大工具，特别适合于处理具有空间关联性的数据，在电站变压器健康状态监测的场景中，卷积神经网络用于提取变压器运行数据中的空间特征，例如温度分布、电压分布等，卷积神经网络通过其多个卷积层来处理输入数据，每个卷积层由一组卷积核组成，这些卷积核在数据上滑动以提取局部特征，并通过激活函数，如ReLU增强非线性处理能力，池化层用于降低特征维度和抽象化特征表示，通过最大池化或平均池化减少计算量并保持重要信息，通过堆叠多个卷积和池化层，卷积神经网络能够逐层提取和抽象化数据中的空间特征，最终生成的空间特征数据包含了输入数据的关键空间信息，为后续时间特征提取奠定基础。

在S202子步骤中，基于空间特征数据，应用循环神经网络技术生成时间特征数据，循环神经网络特别擅长处理序列数据，能够捕捉时间序列中的动态变化和时间依赖关系，在处理空间特征数据时，循环神经网络通过其循环结构对每一个时间步的数据进行处理，每一步的输出不仅取决于当前步的输入，还依赖于前一步的输出，典型的循环神经网络单元，如长短期记忆单元或门控循环单元，通过特殊的设计来避免长期依赖问题，使网络能够学习到更长期的时间关系，通过在时间维度上应用循环神经网络，空间特征数据中的时间关联性被有效捕捉，生成的时间特征数据包含了变压器运行状态随时间的动态变化信息，为接下来的数据融合提供了丰富的时间维度特征。

在S203子步骤中，基于时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间特征，生成初始特征数据，数据融合是一个整合多个数据源信息以提高决策质量的过程，结合之前通过卷积神经网络提取的空间特征和循环神经网络提取的时间特征，使用数据融合技术来整合这两种特征，这一融合过程通常涉及到特征级别的融合，即直接将空间特征和时间特征在特征层面进行合并，合并后的数据通过一系列线性或非线性变换，以确保不同特征之间的兼容性和有效性，这样生成的初始特征数据既包含了变压器运行状态的空间分布特性，又反映了其时间动态变化，为后续的特征分析和模式识别提供了全面而细致的视角。

在S204子步骤中，基于初始特征数据，应用主成分分析算法生成特征数据，主成分分析是一种统计方法，用于降低数据的维度同时尽可能保留最重要的特征，在处理初始特征数据时，主成分分析通过计算数据的协方差矩阵，提取主成分，这些主成分是原始特征的线性组合，它们按照方差大小排序，方差越大的成分含有越多的信息，通过标准化初始特征数据以消除不同量纲的影响，计算标准化数据的协方差矩阵，通过特征值分解找到协方差矩阵的特征向量和特征值，特征向量定义了主成分分析的方向，而特征值则给出了各主成分的方差，即信息量，选择最重要的几个主成分作为新的特征，这些特征数据在降低了数据维度的同时，保留了最关键的信息，主成分分析处理后的特征数据在简化数据结构和减少计算复杂性的同时，为后续的模型训练和分析提供了有效的特征表示。

请参阅图4，基于特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：

S301：基于特征数据，采用长短期记忆网络，生成长期依赖分析结果；

S302：基于长期依赖分析结果，应用阈值分析法，识别出标准范围外的数据点，生成初步异常点；

S303：基于初步异常点，采用模式识别技术，区分正常的波动和异常模式，生成模式识别结果；

S304：基于模式识别结果，采用聚类分析，识别异常特征和类型，生成异常模式报告。

在S301子步骤中，基于特征数据，采用长短期记忆网络进行长期依赖分析，长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，非常适合处理具有时间序列属性的数据，它的核心在于能够捕捉数据中的长期依赖关系，在电站变压器健康监测的场景中，长短期记忆网络通过其独特的门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，处理时间序列数据，有效地过滤和记忆信息，输入门控制新信息的加入，遗忘门决定哪些信息应被舍弃，而输出门则控制信息从单元状态到输出状态的转变，这些机制共同作用，使长短期记忆网络能够在保持对早期输入信息敏感的同时，避免梯度消失问题，有效捕捉长时间跨度的依赖关系，通过初始化长短期记忆网络网络的参数，包括权重和偏置，将特征数据输入网络，长短期记忆网络单元根据当前输入和先前状态计算当前状态，这个过程在整个数据序列中迭代进行，直至处理完所有数据，长短期记忆网络处理后的输出是一系列时序数据的内部表示，反映了变压器运行状态的长期动态变化，通过这种方式，长短期记忆网络为变压器的健康状态分析提供了深入的时序洞察，为后续的异常检测和故障预测奠定基础。

在S302子步骤中，基于长期依赖分析结果，应用阈值分析法识别出标准范围外的数据点，生成初步异常点，阈值分析是一种简单而有效的异常检测方法，通过设定阈值来识别异常数据，根据长短期记忆网络分析得到的长期依赖分析结果，确定数据的正常范围，这个正常范围可以基于历史数据统计分析确定，例如使用均值加减标准差的方法，将这个范围作为阈值应用于长期依赖分析结果，对于每个数据点，比较其与阈值的关系，位于阈值范围之外的点被标记为初步异常点，这个过程涉及逐点比较，确保了每个时间点的数据都被准确评估，阈值分析法的优势在于操作简单、计算效率高。

在S303子步骤中，基于初步异常点，采用模式识别技术，区分正常的波动和异常模式，生成模式识别结果，模式识别技术能够进一步精确异常检测，减少误报和漏报，通过将初步异常点与相关的数据特征一起输入模式识别算法，这里的算法可以是基于机器学习的分类算法，如支持向量机、随机森林或神经网络，通过学习正常和异常情况下的数据模式，来区分初步异常点是否代表真正的异常状态，在训练阶段，算法通过大量的历史数据学习，其中包括已知的正常数据点和异常数据点，在应用阶段，算法对新的数据点进行分类，判断它们是否属于异常模式，通过这种方式，模式识别不仅基于单一的数据点，而是考虑数据点在整个数据集中的行为和关联，从而更准确地区分正常波动和真正的异常模式，生成的模式识别结果为后续的聚类分析和异常报告提供了可靠的基础。

在S304子步骤中，基于模式识别结果，采用聚类分析识别异常特征和类型，生成异常模式报告，聚类分析是一种无监督学习方法，通过分析数据特征将数据点划分为不同的组，或“簇”，在本步骤中，聚类分析用于将模式识别得到的异常数据点进一步划分为不同的异常类型，通过选择合适的聚类算法，如K-均值、层次聚类或DBSCAN，这些算法通过计算数据点之间的距离或相似度，将数据点分组，在聚类过程中，算法会考虑数据点的多个特征，如异常的幅度、频率和持续时间，通过这种方式，聚类分析能够揭示异常数据点之间的内在联系和模式，识别出不同的异常类型，如短暂的尖峰异常、持续性的偏差异常等，最终生成的异常模式报告详细描述了各种异常模式的特征和类型，为运营维护人员提供了有价值的信息，帮助他们更准确地诊断和处理变压器的潜在问题。

例如在电站变压器的监测系统中，通过收集一组包括温度、电流和电压等多种传感器数据，这些数据每分钟采集一次，形成了一个包含数百万数据点的大型时间序列数据集，这些数据首先通过长短期记忆网络处理，捕捉到变压器运行状态在一周内的长期依赖关系，如温度数据显示了每天的波动模式和周末的降温趋势，通过阈值分析，识别出某些温度数据点在周末异常升高，标记为初步异常点，使用模式识别技术分析这些初步异常点，确定它们与正常的日波动模式不符，属于异常模式，通过聚类分析，将这些异常点归类为“非典型温升”异常，生成的异常模式报告中详细记录了这一异常类型的特征，包括异常发生的时间、持续周期和影响的传感器类型等。

请参阅图5，基于异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：

S401：基于异常模式报告，应用深度学习技术，分析异常模式，生成深度分析结果；

S402：基于深度分析结果，采用故障诊断算法，分析异常模式与故障之间的关联，生成故障诊断结果；

S403：基于故障诊断结果，采用风险评估模型，预测故障造成影响和严重程度，生成风险评估报告；

S404：基于风险评估报告，应用SWOT分析方法，分析故障类型、发生时间和影响范围，生成故障预测报告。

在S401子步骤中，基于异常模式报告，应用深度学习技术进行异常模式的深度分析，生成深度分析结果，深度学习技术，特别是卷积神经网络和递归神经网络在这一步骤发挥关键作用，通过将异常模式报告中的数据输入卷积神经网络，利用其多层卷积结构提取异常模式的空间特征，卷积神经网络通过不同的卷积核在多个层级提取数据中的抽象特征，每一层都进一步细化和强化数据的特征表达，利用递归神经网络处理这些特征，特别是长短期记忆网络部分，它可以处理数据中的时间序列特征，捕捉异常模式随时间的演变规律，长短期记忆网络的门控机制能有效学习长期时间序列中的依赖关系，对于理解和分析复杂的异常模式至关重要，通过这种结合卷积神经网络和递归神经网络的方法，深度学习技术能够对异常模式进行全面的分析，生成的深度分析结果详细描述了每种异常模式的特征和演变趋势，为后续的故障诊断提供了丰富的信息。

在S402子步骤中，基于深度分析结果，采用故障诊断算法分析异常模式与故障之间的关联，生成故障诊断结果，故障诊断算法主要包括基于规则的推理方法和基于数据驱动的机器学习方法，在这一步骤中，根据历史故障案例和专家知识构建一套规则系统，这套系统能够将特定的异常模式与可能的故障类型关联起来，使用机器学习方法，如随机森林或支持向量机，根据深度分析结果中的特征数据训练故障诊断模型，这些模型通过分析异常模式的特征和历史故障数据之间的关系，预测当前异常模式可能对应的故障类型，故障诊断算法能够将复杂的异常模式转化为具体的故障类型，生成的故障诊断结果不仅标明了可能的故障种类，还提供了故障发生的可能性评估，为维护决策和故障处理提供依据。

在S403子步骤中，基于故障诊断结果，采用风险评估模型预测故障造成的影响和严重程度，生成风险评估报告，风险评估模型通常包括定性分析和定量分析两部分，定性分析侧重于评估故障对电站运营的影响，如影响范围、影响持续时间和可能造成的后果，定量分析则通过计算故障发生的概率和可能造成的损失来评估风险，在此过程中，根据故障诊断结果中的故障类型和特征，利用历史数据和统计模型估算故障发生的概率，结合电站的运营数据和维护记录，评估故障可能导致的经济损失和安全风险，通过这些分析，风险评估模型能够综合考虑故障的可能性和影响，生成的风险评估报告详细描述了每种故障类型的风险等级和建议的应对措施，对于电站的风险管理和应急准备至关重要。

在S404子步骤中，基于风险评估报告，应用SWOT分析方法分析故障类型、发生时间和影响范围，生成故障预测报告，SWOT分析是一种战略规划方法，用于评估项目的优势、劣势、机会和威胁。在这一步骤中，SWOT分析被用于全面评估电站面临的故障风险，根据风险评估报告中的信息，分析电站在故障应对方面的优势和劣势，如先进的监控系统和某些易受故障影响的老旧设备，评估当前市场和技术环境中的机会和威胁，如新技术的应用可能降低故障风险和环境变化可能增加某些故障的发生率，通过这种分析，SWOT方法帮助电站管理者全面理解故障的性质和影响，以及如何利用自身优势和外部机会来降低风险，生成的故障预测报告不仅详细阐述了各种故障的特性和影响，还提供了针对性的策略和建议，为电站的运营管理和风险控制提供了宝贵的指导。

请参阅图6，基于故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案的步骤具体为：

S501：基于故障预测报告，采用自适应学习技术，分析故障根源和解决方案，生成故障根源分析；

S502：基于故障根源分析，应用决策树分析法结合历史维护记录，制定维护措施和策略，生成维护措施报告；

S503：基于维护措施报告，采用预测性维护计划算法，制定维护时间表、部件替换方案和操作步骤，生成初始维护方案；

S504：基于初始维护方案，应用资源优化调度算法，生成维护方案。

在S501子步骤中，基于故障预测报告，采用自适应学习技术分析故障根源和解决方案，生成故障根源分析报告，自适应学习技术在此处主要指的是能够根据新数据不断调整和优化模型的机器学习算法，如神经网络、决策树或支持向量机等，将故障预测报告中的数据作为输入，这些数据通常包括故障类型、发生时间、影响范围以及相关的传感器读数等，利用这些数据训练自适应学习模型，模型的目标是找出故障发生的潜在原因和模式，神经网络通过其多层结构可以识别复杂的非线性关系，而决策树则通过分支结构帮助揭示不同条件下故障发生的规律，在训练过程中，模型通过分析数据中的模式，学习区分哪些因素与故障有直接关联，自适应学习技术还包括对模型的持续优化，如使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中的权重和偏置，确保模型在新数据上的表现最优化，生成的故障根源分析报告详细描述了每种故障的可能原因和条件，为后续制定解决方案提供了关键信息。

在S502子步骤中，基于故障根源分析，应用决策树分析法结合历史维护记录制定维护措施和策略，生成维护措施报告，决策树分析法是一种树状结构的算法，能够基于属性选择条件进行决策制定，利用故障根源分析报告中的数据作为输入，这些数据包括识别出的故障原因、相关的操作条件和环境因素等，结合历史维护记录，这些记录提供了以往故障处理的经验和结果，包括采取的措施、维护成本和效果，决策树通过对这些数据的分析，按照一定的条件逻辑，如故障类型、发生频率和维护成本等，构建决策路径，每个节点代表一个决策条件，叶节点代表最终的维护措施，通过这种方式，决策树帮助明确在不同情况下应采取的维护策略，生成的维护措施报告详细列出了针对不同故障类型的推荐维护措施，包括必要的修复活动、部件更换和预防性维护。

在S503子步骤中，基于维护措施报告，采用预测性维护计划算法制定维护时间表、部件替换方案和操作步骤，生成初始维护方案，预测性维护计划算法综合考虑设备的运行状态、维护历史和故障预测，优化维护计划的制定，通过分析维护措施报告中推荐的维护活动，包括每项活动的优先级和紧急程度，结合设备的实际运行数据和历史维护记录，使用算法如线性规划或遗传算法优化维护计划的时间安排和资源分配，算法可以计算出最佳维护时间点，以最小化运营中断和维护成本，还会考虑部件的寿命预测和库存状况，制定部件更换和修理的具体方案，生成的初始维护方案详细规划了即将进行的维护活动，包括维护的具体时间、所需资源和预期效果，为电站运维团队提供了实施指南。

在S504子步骤中，基于初始维护方案，应用资源优化调度算法生成最终维护方案，资源优化调度算法的目标是最大化资源使用效率，确保维护活动的顺利实施，该算法综合考虑维护团队的可用性、所需工具和设备的可用性以及维护活动对生产的影响，通过如线性规划、整数规划或启发式算法等方法，算法对维护活动的时间、人员分配和资源配置进行优化，算法会建议在电力需求较低的时段进行维护，以减少对生产的影响，或者根据维护人员的技能和经验进行任务分配，以提高维护效率，生成的最终维护方案包括了具体的维护计划、人员和资源配置以及预计的成本和时间安排，为电站的维护管理提供了全面的执行蓝图。

设想在电站的变压器出现温度异常升高问题时，故障预测报告中包含了过去一周内变压器的温度读数、电流读数、操作条件等数据，自适应学习模型分析这些数据，识别出温度异常升高与某一特定电流范围和操作条件的组合强相关，自适应学习模型还会发现，在特定的环境温度下，这种关联尤为显著，这样的分析结果被详细记录在故障根源分析报告中，报告指出在高负载和高环境温度下变压器温度控制系统的潜在缺陷，为后续的维护措施和策略制定提供了重要依据。

请参阅图7，基于维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分的步骤具体为：

S601：基于维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术，生成优化后的监测数据；

S602：基于优化后的监测数据，应用神经网络技术，评估变压器运行状态，生成状态评估报告；

S603：基于状态评估报告，采用健康状况评估算法，对变压器的运行效率、可靠性和寿命进行评估，生成健康分析结果；

S604：基于健康分析结果，应用综合评分算法，生成变压器健康评分。

在S601子步骤中，基于维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术生成优化后的监测数据，卡尔曼滤波是一种高效的算法，用于从含有噪声的数据中估算动态系统的状态，特别适合用于处理时间序列数据，从变压器的传感器收集实时监测数据，这些数据可能包括温度、电压、电流等指标，通常这些数据因为测量误差或外部干扰含有一定的噪声，将这些原始监测数据输入卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器通过一个两步迭代过程，预测步骤和更新步骤，在预测步骤中，滤波器使用当前状态估计来预测下一状态，并估计误差协方差，在更新预测步骤中，滤波器使用最新观测数据来更新状态估计和误差协方差，这个过程中，滤波器不断调整其估计，以更准确地反映系统的真实状态，通过这种方法，卡尔曼滤波技术能够有效地减少数据中的噪声和不确定性，生成的优化后监测数据更加准确和可靠，为变压器的状态评估和健康分析提供了坚实的数据基础。

在S602子步骤中，基于优化后的监测数据，应用神经网络技术评估变压器运行状态，生成状态评估报告，神经网络是一种强大的机器学习技术，能够识别数据中的复杂模式和关系，将经过卡尔曼滤波优化的监测数据输入到神经网络中，这个神经网络是一个深度前馈网络或卷积神经网络，设计有多个隐藏层，每层都包含数个神经元，神经网络通过学习数据中的特征和模式来识别变压器的运行状态，在训练阶段，神经网络通过大量历史数据学习，其中包括正常运行状态和各种异常状态的数据，在应用阶段，神经网络对新的监测数据进行分析，判断当前的运行状态，生成的状态评估报告详细描述了变压器的当前运行状况，包括性能下降或潜在故障，这个报告为电站运维团队提供了关键的实时信息，帮助其及时发现和处理问题。

在S603子步骤中，基于状态评估报告，采用健康状况评估算法对变压器的运行效率、可靠性和寿命进行评估，生成健康分析结果，健康状况评估算法综合分析变压器的运行数据，包括历史和当前状态数据，来评估其整体健康状况，这一算法包括多个评估模型，如基于规则的逻辑模型、统计分析模型或机器学习模型，算法首先分析变压器的运行效率，评估其性能是否达到最优水平，评估可靠性，分析故障发生的频率和故障模式，根据运行数据和维护历史估算变压器的预期寿命，通过这种方法，健康状况评估算法能够全面地分析变压器的健康状况，生成的健康分析结果为电站运维团队提供了关于变压器当前和未来状态的重要信息，帮助其做出更好的维护和运营决策。

在S604子步骤中，基于健康分析结果，应用综合评分算法生成变压器健康评分，综合评分算法是一种综合多个指标和因素的评分系统，旨在量化变压器的整体健康状况，该算法通过确定评分的各个指标，如运行效率、可靠性、历史故障记录和寿命预测等，为每个指标分配权重，这些权重反映了不同指标对于变压器健康状况的重要性，算法根据健康分析结果对每个指标进行评分，并根据权重计算综合健康评分，评分通常是一个数值，如0到100的分数，其中更高的分数表示更好的健康状况，生成的变压器健康评分为电站运维团队提供了一个直观且量化的工具，帮助他们快速评估变压器的状况，有效地规划维护活动，并及时做出调整以优化变压器的性能和延长其使用寿命。

请参阅图8，基于变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略的步骤具体为：

S701：基于变压器健康评分，采用遗传算法，生成优化后的运行参数；

S702：基于优化后的运行参数，应用蚁群算法，调整维护间隔和措施，生成调整后的维护计划；

S703：基于调整后的维护计划，采用效能评估方法，评估维护措施的可行性，生成维护策略；

S704：基于维护策略，采用策略优化算法，生成优化运行维护策略。

在S701子步骤中，基于变压器健康评分，采用遗传算法生成优化后的运行参数，遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟自然选择的过程，常用于解决优化问题，通过定义变压器的运行参数集合，这些参数可能包括负载水平、温度设置、电压调节等，将变压器的健康评分作为适应度函数，用于评估某一参数集合的优劣。在遗传算法的初始阶段，随机生成一组参数解作为初始种群，随后进行迭代，每一代都通过选择、交叉和变异操作产生新的解，选择操作基于适应度函数挑选优秀的解，交叉操作则是将两个解结合产生新的解，变异操作则是随机改变解中的某些参数，以增加多样性，这一过程重复进行，直到达到预设的迭代次数或解的质量满足特定条件，生成的优化后的运行参数是经过多代迭代，不断适应并优化以提高变压器健康评分的结果，这些参数反映了在当前状态下变压器运行的最佳方式，旨在提高效率、降低故障率和延长设备寿命。

在S702子步骤中，基于优化后的运行参数，应用蚁群算法调整维护间隔和措施，生成调整后的维护计划，蚁群算法是一种模仿蚂蚁觅食行为的优化算法，特别适用于解决调度和路线优化问题，通过定义维护计划的可能选项，包括不同的维护措施和可能的执行时间，在蚁群算法中，每只“蚂蚁”代表一种维护计划的可能解，蚂蚁在解空间中移动，根据信息素浓度选择路径，信息素浓度代表了解的优良程度，每只蚂蚁根据优化后的运行参数以及历史维护数据来估计不同维护计划的效果，蚂蚁在路径上留下信息素，优秀的解会留下更多信息素，吸引后来的蚂蚁，通过多次迭代，信息素浓度逐渐集中在最优解附近，算法汇总所有蚂蚁的搜索结果，选择信息素最浓的路径，即最优的维护计划，这个计划将包括具体的维护活动、时间安排和资源分配，旨在最大化设备运行效率和可靠性。

在S703子步骤中，基于调整后的维护计划，采用效能评估方法评估维护措施的可行性，生成维护策略，效能评估方法是一种综合考量多个因素的评价方式，包括成本效益分析、风险评估和性能评估，对调整后的维护计划进行成本效益分析，评估所需投入，如人力、物资和时间与预期收益，如减少故障、延长设备寿命，之间的关系，进行风险评估，分析维护活动可能引发的风险，如操作风险、安全风险和潜在的设备停机风险，还需评估维护措施的性能，如维护后设备的运行效率和可靠性，这一评估过程通常涉及多个部门的合作，包括运维团队、财务部门和安全部门，生成的维护策略将综合这些评估结果，提供一套全面、可行的维护措施，旨在优化设备性能的同时控制成本和风险。

在S704子步骤中，基于维护策略，采用策略优化算法生成优化运行维护策略，策略优化算法是一种高级的决策工具，用于在给定的约束条件下找出最佳的策略组合，将维护策略中的各项措施和目标作为输入，这些可能包括特定的维护任务、成本限制和性能目标，算法使用如线性规划、整数规划或多目标优化等方法，综合考虑不同措施之间的相互作用和整体影响，通过迭代的优化过程，算法寻找在满足所有约束条件的前提下最大化总体效益的策略组合，生成的优化运行维护策略将提供一套详细的行动指南，涵盖何时、如何以及使用什么资源进行维护，以确保设备的最佳性能和最长寿命。

设想工业场景中的一个电力变压器，通过遗传算法对变压器的运行参数进行优化，考虑了如负载水平、温度和电压等因素，该算法以过去一年的每月健康评分为基础，通过选择、交叉和变异操作在多代中迭代优化参数，最终确定了更高效的运行设置，例如将负载水平调整至70%、温度降至55°C、电压降至9.5kV，利用蚁群算法调整维护计划，该算法通过模拟蚂蚁觅食行为，根据维护计划的成本效益留下信息素，引导后续“蚂蚁”找到最优维护路径，经过多次迭代，算法推荐每六个月进行一次常规检查，每两年进行一次大修的计划，采用效能评估方法综合分析这些维护策略的成本、风险和性能，确保所提出的维护计划在长远来看既经济又高效，通过策略优化算法，如线性规划和多目标优化，进一步精炼这些策略，生成了详尽的运行和维护行动指南，整个过程综合考虑了成本、效能和风险，确保变压器在保持高效运行的同时，延长了其使用寿命，提高了整体运维效率。

请参阅图9，发电站变压器健康状态监测系统，发电站变压器健康状态监测系统用于执行上述发电站变压器健康状态监测方法，系统包括数据预处理模块、特征提取模块、异常识别模块、故障预测模块、维护方案模块、健康评分模块。

数据预处理模块基于现场传感器数据，采用高通滤波和异常值剔除算法，进行数据标准化，应用时间窗口切分技术，生成处理后的运行数据；

特征提取模块基于处理后的运行数据，应用多层卷积神经网络和双向循环神经网络技术，进行特征融合优化，生成特征数据；

异常识别模块基于特征数据，采用堆叠长短期记忆网络技术，进行动态异常模式分析，生成异常模式报告；

故障预测模块基于异常模式报告，应用深度卷积神经网络和蒙特卡洛模拟风险评估技术，分析故障影响，生成故障预测报告；

维护方案模块基于故障预测报告，结合历史维护数据，采用自适应网络模糊推理系统和进化规划算法，制定优化维护策略，生成维护方案；

健康评分模块基于维护方案，结合实时监测数据，应用递归卡尔曼滤波技术和自适应神经模糊推理系统，进行状态动态评估，生成变压器健康评分。

数据预处理模块通过高通滤波和异常值剔除算法显著提升了数据质量，确保了后续分析的准确性，为变压器状态的精确评估奠定了基础；特征提取模块结合多层卷积神经网络和双向循环神经网络技术，能够深入挖掘数据中的关键信息，包括时间和空间特征，深层次的分析提升了异常检测和故障预测的准确性；异常识别模块利用堆叠长短期记忆网络技术，能够有效识别动态变化的异常模式，这种识别对于早期发现潜在问题和预防故障至关重要；故障预测模块结合深度卷积神经网络和蒙特卡洛模拟，提供了全面的故障分析和风险评估，综合分析有助于制定更有效的应对措施，降低潜在风险；维护方案模块通过结合历史维护数据和先进的算法，如自适应网络模糊推理系统和进化规划算法，能够制定更加个性化和针对性的维护策略，这样的策略不仅提高了维护的效率，还有助于降低维护成本；健康评分模块结合实时监测数据和先进的滤波技术，提供了变压器的全面健康评分，有助于监测变压器的整体状态，预测其未来的运行趋势，指导维护决策。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据；

基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据；

基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告；

基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告；

基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案；

基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分；

基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略；

所述处理后的运行数据具体为经过清洗、归一化的温度、电压、电流和湿度时间序列数据，所述特征数据包括时间序列的特征点、趋势模式和周期性信息，所述异常模式报告具体为包括温度升高和电流不稳定的异常行为，所述故障预测报告包括故障的类型、发生时间和影响范围，所述维护方案具体为检修时间表、替换部件列表和操作指南，所述变压器健康评分具体指以数值形式表现的整体健康状态，包括运行效率、可靠性和预期寿命，所述优化运行维护策略具体为调整后的运行参数设置、维护间隔和预防性维护措施。

2.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于现场传感器数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化，并转换为时间序列，生成处理后的运行数据的步骤具体为：

基于现场传感器数据，采用噪声过滤和异常值剔除算法，生成净化后的数据；

基于所述净化后的数据，应用最小-最大归一化方法，进行多类型数据分析，生成归一化数据；

基于所述归一化数据，采用时间序列分割技术，生成时间序列数据；

基于所述时间序列数据，采用数据整合和格式标准化技术，生成处理后的运行数据。

3.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术和循环神经网络技术，生成特征数据的步骤具体为：

基于所述处理后的运行数据，采用卷积神经网络技术，生成空间特征数据；

基于所述空间特征数据，应用循环神经网络技术，生成时间特征数据；

基于所述时间特征数据，采用数据融合方法，结合空间和时间特征，生成初始特征数据；

基于所述初始特征数据，应用主成分分析算法，生成特征数据。

4.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述特征数据，采用长短期记忆网络技术，进行异常模式识别，生成异常模式报告的步骤具体为：

基于所述特征数据，采用长短期记忆网络，生成长期依赖分析结果；

基于所述长期依赖分析结果，应用阈值分析法，识别出标准范围外的数据点，生成初步异常点；

基于所述初步异常点，采用模式识别技术，区分正常的波动和异常模式，生成模式识别结果；

基于所述模式识别结果，采用聚类分析，识别异常特征和类型，生成异常模式报告。

5.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述异常模式报告，采用深度学习技术，并生成故障预测报告的步骤具体为：

基于所述异常模式报告，应用深度学习技术，分析异常模式，生成深度分析结果；

基于所述深度分析结果，采用故障诊断算法，分析异常模式与故障之间的关联，生成故障诊断结果；

基于所述故障诊断结果，采用风险评估模型，预测故障造成影响和严重程度，生成风险评估报告；

基于所述风险评估报告，应用SWOT分析方法，分析故障类型、发生时间和影响范围，生成故障预测报告。

6.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，结合历史维护记录，生成维护方案的步骤具体为：

基于所述故障预测报告，采用自适应学习技术，分析故障根源和解决方案，生成故障根源分析；

基于所述故障根源分析，应用决策树分析法结合历史维护记录，制定维护措施和策略，生成维护措施报告；

基于所述维护措施报告，采用预测性维护计划算法，制定维护时间表、部件替换方案和操作步骤，生成初始维护方案；

基于初始维护方案，应用资源优化调度算法，生成维护方案。

7.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波和神经网络技术，生成变压器健康评分的步骤具体为：

基于所述维护方案，结合实时监测数据，采用卡尔曼滤波技术，生成优化后的监测数据；

基于所述优化后的监测数据，应用神经网络技术，评估变压器运行状态，生成状态评估报告；

基于所述状态评估报告，采用健康状况评估算法，对变压器的运行效率、可靠性和寿命进行评估，生成健康分析结果；

基于所述健康分析结果，应用综合评分算法，生成变压器健康评分。

8.根据权利要求1所述的发电站变压器健康状态监测方法，其特征在于，基于所述变压器健康评分，采用遗传算法和蚁群算法进行策略调整，生成优化运行维护策略的步骤具体为：

基于所述变压器健康评分，采用遗传算法，生成优化后的运行参数；

基于所述优化后的运行参数，应用蚁群算法，调整维护间隔和措施，生成调整后的维护计划；

基于所述调整后的维护计划，采用效能评估方法，评估维护措施的可行性，生成维护策略；

基于所述维护策略，采用策略优化算法，生成优化运行维护策略。

9.发电站变压器健康状态监测系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的发电站变压器健康状态监测方法，所述系统包括数据预处理模块、特征提取模块、异常识别模块、故障预测模块、维护方案模块、健康评分模块。

10.根据权利要求9所述的发电站变压器健康状态监测系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于现场传感器数据，采用高通滤波和异常值剔除算法，进行数据标准化，应用时间窗口切分技术，生成处理后的运行数据；

所述特征提取模块基于处理后的运行数据，应用多层卷积神经网络和双向循环神经网络技术，进行特征融合优化，生成特征数据；

所述异常识别模块基于特征数据，采用堆叠长短期记忆网络技术，进行动态异常模式分析，生成异常模式报告；

所述故障预测模块基于异常模式报告，应用深度卷积神经网络和蒙特卡洛模拟风险评估技术，分析故障影响，生成故障预测报告；

所述维护方案模块基于故障预测报告，结合历史维护数据，采用自适应网络模糊推理系统和进化规划算法，制定优化维护策略，生成维护方案；

所述健康评分模块基于维护方案，结合实时监测数据，应用递归卡尔曼滤波技术和自适应神经模糊推理系统，进行状态动态评估，生成变压器健康评分。