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KR20180065498A,2018.06.18US2021089900A1,2021.03.25經網絡和循環神經網絡對運行數據進行特征提2ZhouX.etal..ResearTransformerPartialDischargeUHF.2019,1-13.3基于所述處理后的運行數據，采用卷積神經網絡技術和循環神基于所述處理后的運行數據，采用卷積神經網絡技術和循環神基于所述時間特征數據，采用數據融合方法，結合空間和時間基于所述特征數據，采用長短期記憶網絡技術，進行異常模4基于所述維護方案，結合實時監測數據，采用卡爾曼濾波技術基于所述變壓器健康評分，采用遺傳算法和蟻群算法進行策略調基于所述變壓器健康評分，采用遺傳算法和蟻群算法進行策略調5所述數據預處理模塊基于現場傳感器數據，采用高通濾波和異常所述特征提取模塊基于處理后的運行數據，應用多層卷積神所述異常識別模塊基于特征數據，采用堆疊長短期記憶網絡技術，所述故障預測模塊基于異常模式報告，應用深度卷積神經網絡和蒙特所述維護方案模塊基于故障預測報告，結合歷史維護數據，采用自適所述健康評分模塊基于維護方案，結合實時監測數據，6[0001]本發明涉及電力工程技術領域，尤其涉及發電站變壓器健康狀態監測方法及系于將發電機產生的高電壓電能升壓為輸電線路所[0003]發電站變壓器健康狀態監測方法旨在監測和評估發電站變壓器的運行狀態和健[0004]傳統的發電站變壓器健康狀態監測方法在特征提取上通789[0058]本發明中，通過結合卷積神經網絡和循環神經網絡技術對運行數據進行特征提示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝一一[0096]請參閱圖3，基于處理后的運行數據，采用卷積神經網絡技術和循環神經網絡技循環神經網絡特別擅長處理序列數據，能夠捕捉時間序列中的動態變化和時間依賴關系，在處理空間特征數據時，循環神經網絡通過其循環結構對每一個時間步的數據進行處理，關聯性被有效捕捉，生成的時間特征數據包含了變壓器運行狀態隨時間的動態變化信息，式識別結果為后續的聚類分析和異常報告提供了異常模式的空間特征，卷積神經網絡通過不同的卷積核在多個層級提取數據中的抽象特的故障預測報告不僅詳細闡述了各種故障的特性和影響，還提供了針對性的策略和建議，源分析報告詳細描述了每種故障的可能原因和條件，為后續制定解決方案提供了關鍵信溫度異常升高與某一特定電流范圍和操作條件的組合強相關，自適應學習模型還會發現，技術能夠有效地減少數據中的噪聲和不確定性，生成的優化后監測數據更加準確和可靠，為變壓器的狀態評估和健康分析提供了堅實的及時做出調整以優化變壓器的性能和延長其使化以提高變壓器健康評分的結果，這些參數反映了在當前狀態下變壓器運行的最佳方式，[0152]設想工業場景中的一個電力變壓器，通過遺傳算法對變壓器的運行參數進行優本專業的技術人員可能利用上述揭示的技術內容加以變更或改型為等同變化的等效實施

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