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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：基于融合光谱与神经网络的变压器油纸绝缘老化诊断方法，涉及电力变压器油纸绝缘在线监测领域。本发明是为了解决现有油纸绝缘老化诊断方法还存在检测不全面、诊断准确率低及诊断准确率低的问题。本发明通过加速热老化实验得到油纸老化样本，基于油纸间物质的扩散平衡，通过分析绝缘油的光谱数据，间接反应绝缘纸的老化状态。结合自助法，划分样本训练集与测试集，并基于一维卷积神经网络与神经架构搜索算法，以变压器老化绝缘油的红外光谱与拉曼光谱特征变量为输入，输出绝缘纸的聚合度值。本发明建立的油纸绝缘老化诊断模型，用于实现变压器实时在线绝缘老化评估的快速性、准确性和可靠性。

主权项：1.基于融合光谱与神经网络的变压器油纸绝缘老化诊断方法，其特征在于所述方法具体过程为：S1、获取待诊断变压器的绝缘油样本作为待诊断绝缘油样本，并获取待诊断绝缘油样本的油纸绝缘光谱矩阵，具体为：S1-1、获取待诊断绝缘油样本，对待诊断绝缘油样本进行红外光谱检测和拉曼光谱检测，获得待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱；S1-2、对待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱进行基线校正，具体为：分别在待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱上设定η个基点，采用样条曲线插值法对待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱进行插值，然后减去基线，获得基线校正后的待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱；其中，η≥6；S1-3、对基线校正后的待诊断绝缘油样本的红外光谱和拉曼光谱分别进行数据标准化，获得标准化后的待诊断绝缘油样本红外光谱和拉曼光谱，具体为： 其中，是待诊断绝缘油样本红外光谱中第j1'个特征下的光谱强度标准化值，y1'j1'是待诊断绝缘油样本红外光谱中第j1'个特征下的光谱强度原始值，μ1'j1'是第一绝缘油样本集中所有绝缘油样本红外光谱中第j1'个特征处光谱强度的平均值，σ1'j1'是第一绝缘油样本集中所有绝缘油样本红外光谱中特征j1'处光谱强度的标准差，是待诊断绝缘油样本拉曼光谱中第j2'个特征下的光谱强度标准化值，y2'j2'是待诊断绝缘油样本拉曼光谱中第j2'个特征下的光谱强度原始值，μ2'j2'是所有第一绝缘油样本集中所有绝缘油样本拉曼光谱中特征j2'处光谱强度的平均值，σ2'j2'是第一绝缘油样本集中所有绝缘油样本拉曼光谱中特征j2'处光谱强度的标准差，k是红外探测器的入射光强度，s是拉曼光谱激光器功率，N是第一绝缘油样本集中的原始绝缘油样本总数；S1-4、根据标准化后的待诊断绝缘油样本红外光谱和拉曼光谱，获取待诊断绝缘油样本的油纸绝缘光谱向量；S2、将待诊断绝缘油样本的油纸绝缘光谱向量输入到油纸绝缘老化诊断模型中，获得待诊断变压器绝缘纸的聚合度预测值，并根据聚合度预测值判断是否更换当前变压器的绝缘材料。

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