本申请涉及一种基于光纤传感和机器学习的电气设备绕组内部温度测量方法及系统,方法包括将同一时刻的光谱中心波长特征信息、电气特征信息以及前一时刻下的绕组温度特征信息作为输入变量数据集,将同一时刻的绕组温度特征信息作为输出变量数据集;根据所获取的输入变量数据集以及输出变量数据集训练预测模型;在预测绕组内部温度的过程中,将对应于输入变量数据集的数据输入预测模型中以对应获取同一时刻下的绕组温度特征信息。绕组过热失效是含绕组电气设备失效的主要机理,本申请可以对电气设备绕组的温度进行较全面的监控,以防止绕组内部过热点的出现,维护电气设备正常运行及延长设备寿命,极大地提高了设备安全性。
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“基于光纤传感和机器学习的电气设备绕组内部温度测量方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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