油浸式變壓器是輸變電系統(tǒng)當(dāng)中的關(guān)鍵設(shè)備,其運行狀態(tài)直接影響了電網(wǎng)系統(tǒng)的安全性與經(jīng)濟(jì)性。在我國電網(wǎng)中尚在運行的油浸式變壓器中,有一大部分已有較長的運行年限,存在著一定的絕緣劣化風(fēng)險。因此,對變壓器進(jìn)行準(zhǔn)確的狀態(tài)評價與故障診斷,對保障電網(wǎng)可靠運行具有重大意義。傳統(tǒng)的變壓器故障診斷與狀態(tài)評價方法,依賴于運維人員經(jīng)驗與專家規(guī)則,未能有效利用多源異構(gòu)電力設(shè)備數(shù)據(jù),在客觀性與準(zhǔn)確性方面存在不足。本文旨在基于機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理相關(guān)方法,對變壓器在線監(jiān)測數(shù)據(jù)與變壓器缺陷文本數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、特征提取、模型構(gòu)建等關(guān)鍵步驟的效果優(yōu)化,從而提升變壓器故障診斷與狀態(tài)評價準(zhǔn)確性。首先,針對統(tǒng)電力變壓器故障診斷方法存在易受數(shù)據(jù)噪聲影響、診斷精度較低和模型參數(shù)難以確定等問題,提出基于數(shù)據(jù)預(yù)處理和梯度提升樹的變壓器故障診斷方法。從油中溶解氣體數(shù)據(jù)中提取能更好反映設(shè)備運行工況的組合特征,采用多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法識別并替換噪聲數(shù)據(jù),構(gòu)建基于梯度提升樹的故障診斷模型進(jìn)行故障診斷訓(xùn)練,并通過貝葉斯優(yōu)化方法實現(xiàn)模型參數(shù)尋優(yōu),提升了變壓器故障診斷精度。其次,為提升變壓器狀態(tài)評價全面性,將變壓器缺陷現(xiàn)象描述文本作為... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及進(jìn)展
        1.2.1 變壓器狀態(tài)評價與故障診斷概述
        1.2.2 數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用概述
        1.2.3 自然語言處理在設(shè)備狀態(tài)評價中的應(yīng)用概述
    1.3 本文主要解決的問題與章節(jié)安排
第2章 基于梯度提升樹的變壓器故障診斷
    2.1 引言
    2.2 基于梯度提升樹的變壓器故障診斷流程
    2.3 油中溶解氣體數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.3.1 離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.3.2 在線監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.3.3 基于比值編碼的特征組合
        2.3.4 故障類型確定與標(biāo)簽劃分
    2.4 梯度提升樹診斷模型構(gòu)建
        2.4.1 集成學(xué)習(xí)概述
        2.4.2 梯度提升法
        2.4.3 梯度提升樹構(gòu)建原理
    2.5 基于超參數(shù)搜索的模型性能優(yōu)化
        2.5.1 網(wǎng)格搜索與隨機(jī)搜索
        2.5.2 基于貝葉斯優(yōu)化算法的超參數(shù)優(yōu)化
    2.6 算例分析
        2.6.1 數(shù)據(jù)劃分說明
        2.6.2 評價指標(biāo)說明
        2.6.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理效果檢驗
        2.6.4 多模型對比試驗
        2.6.5 參數(shù)優(yōu)化效果分析
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于自然語言處理的變壓器狀態(tài)評價
    3.1 引言
    3.2 基于深度學(xué)習(xí)文本分類的缺陷定級
        3.2.1 電力設(shè)備缺陷記錄文本數(shù)據(jù)分析
        3.2.2 電力設(shè)備缺陷記錄文本特點分析
        3.2.3 缺陷定級分類流程
        3.2.4 詞表擴(kuò)充及停用詞表構(gòu)建
        3.2.5 文本特征表示
        3.2.6 深度文本分類模型構(gòu)建
    3.3 基于信息抽取與現(xiàn)象匹配的輔助缺陷診斷
        3.3.1 基于實體屬性結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵信息抽取
        3.3.2 基于文本匹配的相似缺陷查詢
        3.3.3 異構(gòu)數(shù)據(jù)融合故障診斷與狀態(tài)評價流程設(shè)計
    3.4 算例分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)劃分與評價指標(biāo)說明
        3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征融合效果校驗
        3.4.3 多模型對比試驗
        3.4.4 注意力機(jī)制結(jié)果可視化
        3.4.5 文本匹配結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 變壓器故障診斷與狀態(tài)評價系統(tǒng)開發(fā)
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)主要功能介紹
        4.2.1 實時數(shù)據(jù)預(yù)處理與在線監(jiān)測
        4.2.2 關(guān)鍵信息提取與自動填報
        4.2.3 融合狀態(tài)評價與故障診斷
    4.3 系統(tǒng)開發(fā)與搭建
        4.3.1 系統(tǒng)軟件架構(gòu)
        4.3.2 系統(tǒng)開發(fā)工具
    4.4 系統(tǒng)界面與功能實現(xiàn)
        4.4.1 在線監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)顯示頁面
        4.4.2 缺陷信息在線填報頁面
        4.4.3 診斷詳情頁面
        4.4.4 相似案例展示頁面
        4.4.5 歷史事件管理頁面
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表或錄用的論文及科研成果



本文編號：2915559