基本信息:
- 专利标题： 自适应加权多视图学习的特高压换流变压器状态监测方法
- 申请号：CN202211543994.2 申请日：2022-11-30
- 公开(公告)号：CN115758124A 公开(公告)日：2023-03-07
- 发明人： 李腾 , 樊培培 , 朱涛 , 葛健 , 杜鹏 , 董翔宇 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张军 , 卢一相 , 高清维 , 谢佳 , 张学友 , 方晶晶 , 竺德 , 孙冬 , 陈辽语 , 张晗 , 刘一畅 , 孙健
- 申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
- 申请人地址： 安徽省合肥市包河区桐城南路397号;
- 专利权人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司,安徽大学
- 当前专利权人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司,安徽大学
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市包河区桐城南路397号;
- 代理机构： 北京润平知识产权代理有限公司
- 代理人： 刘兵
- 主分类号： G06F18/213
- IPC分类号： G06F18/213 ; G06Q10/20 ; G06Q50/06 ; G06F17/16
摘要：
本发明实施例提供一种自适应加权多视图学习的特高压换流变压器状态监测方法，属于振动信号的状态监测技术领域。所述监测方法包括：对振动信号进行多个维度的特征提取，将提取出的特征作为视图；初始化权重系数；将提取出的特征映射到核空间，以得到权重系数；判断当前的迭代次数是否达到预设的次数阈值；在判断所述迭代次数达到所述次数阈值的情况下，根据所述预测值实现对换流变压器的状态检测；在判断所述迭代次数未达到所述次数阈值的情况下，返回执行更新权重参数和学习率矩阵的步骤。该监测方法能够在具有更高鲁棒性的情况下准确监测变压器的状态。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/21 | ..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离 |
| ------------G06F18/213 | ...特征提取，例如通过变换特征空间；概括；映射，例如空间方法 |