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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开一种小样本数据驱动的变压器周前重过载预警方法包括以下步骤：1构建基于Informer模型的负荷预测模型、元学习框架辅助的负荷预测修正模型。2将负荷预测模型与负荷预测修正模型的输出累计，将累计的负荷预测结果输入至热点温度计算模型中，推算变压器热点温度；3建立考虑动态载荷能力和误差修正的变压器重过载预警模型；4以变压器热点温度为输入，利用变压器重过载预警模型计算变压器动态载荷能力，然后根据变压器实时负荷与变压器动态载荷能力间的关系，实现变压器重过载预警。本发明有效应对变压器负荷数据的时序分布漂移现象和小样本特征，减少虚警、漏警次数，提升变压器重过载预警精度。
主权项：1.一种小样本数据驱动的变压器周前重过载预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取t时段内的变压器负荷数据，并对变压器负荷数据进行预处理，得到预处理后的变压器负荷数据；2构建基于Informer模型的负荷预测模型；3将预处理后的变压器负荷数据输入至负荷预测模型中，得到未来t时段的负荷预测数据；4基于经验模态分解方法量化变压器负荷波动特征，构建数据增强模型，输出负荷预测样本集；5构建元学习框架辅助的负荷预测修正模型，并将负荷预测样本集输入至负荷预测修正模型中，得到负荷预测修正结果；6构建考虑变压器冷却模式变化的热点温度计算模型；7将负荷预测模型与负荷预测修正模型的输出累计，将累计的负荷预测结果输入至热点温度计算模型中，推算变压器热点温度；8建立考虑动态载荷能力和误差修正的变压器重过载预警模型；9以变压器热点温度为输入，利用变压器重过载预警模型计算变压器动态载荷能力，然后根据变压器实时负荷与变压器动态载荷能力间的关系，实现变压器重过载预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种小样本数据驱动的变压器周前重过载预警方法
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