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申请/专利权人：国网智能电网研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网山东省电力公司;国网经济技术研究院有限公司;山东电力设备有限公司;保定天威保变电气股份有限公司

摘要：本申请属于电力设备运维技术领域，提出一种换流变压器油箱组件故障诊断定位方法及系统，方法包括：步骤1、采集换流变压器绝缘油中气体含量、油箱外观图像信息和油箱热点温度；步骤2、基于气体含量对油箱内部金属悬浮放电是否有缺陷进行诊断；步骤3、基于油箱热点温度，对油箱及金属结构温度进行诊断；步骤4、通过人工智能对油箱外观图像信息进行漏油痕迹图像识别，对油箱漏油进行诊断。本申请根据换流变压器在线监测及带电监测数据等多模态数据，结合数字孪生和人工智能技术逐步推导油箱组件的故障诊断、故障定位，并提出检修建议，形成换流变压器油箱组件故障推理流程图，使得用户能够直接观察到油箱内部发生的缺陷，提高故障定位的效率。

主权项：1.一种换流变压器油箱组件故障诊断定位方法，其特征在于，包括：步骤1、采集换流变压器绝缘油中气体含量、油箱外观图像信息和油箱热点温度，其中，气体包含量包括C2H2含量、C2H4含量、CH4含量、H2含量和C2H6含量；步骤2、基于步骤1中的C2H2含量、C2H4含量、CH4含量、H2含量和C2H6含量对油箱内部金属悬浮放电是否有缺陷进行诊断，当C2H2C2H4≥3且C2H2含量超过注意值时，确定油箱组件故障为金属悬浮放电；步骤3、基于步骤1获得的油箱热点温度，对油箱及金属结构温度进行诊断，当油箱热点温度大于温度阈值时，确定油箱组件故障为油箱及金属结构件温度异常；温度阈值是通过数字孪生计算获得的；步骤4、通过人工智能对步骤1获得的油箱外观图像信息进行漏油痕迹图像识别，若图像识别结果为漏油，确定油箱组件故障为油箱漏油。

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