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申请/专利权人：武汉大学;长江三峡集团江苏能源投资有限公司;国电南瑞科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多度量残差图卷积网络的电力变压器状态评估方法，属于电力变压器状态监测与健康评估领域，对于变压器的油中溶解气体数据，对其进行归一化并采用SMOTETomek混合采样算法对其进行平衡预处理；采用高斯核函数、余弦相似度以及皮尔逊相关系数三种度量方法，计算多种油中溶解气体间的相关性，对油中溶解气体融合构造k近邻图；设计基于图卷积网络和图池化层的残差图卷积网络提取图结构数据的特征，输出状态评估的结果，训练在线状态评估模型。变压器的在线监测数据经同样的数据预处理流程后可输出在线状态评估的结果。本发明基于图深度学习方法学习油中溶解气体间的关联性，提高了状态评估的准确率。
主权项：1.一种基于多度量残差图卷积网络的电力变压器状态评估方法，其特征在于，包括：获取变压器不同健康状态下的油中溶解气体数据，将数据划分为训练集与测试集，然后对训练集中的数据进行平衡预处理；对经平衡预处理后的训练集与测试集中的数据进行最大最小归一化处理，然后采用多度量融合构图方法将经归一化后的训练集和测试集中数据构造k近邻图；基于图卷积层、批处理层、ReLU激活函数、图池化层构造特征提取单元，并基于多个特征提取单元构建残差图卷积网络作为状态评估模型；将训练集与测试集数据的k近邻图输入至所构造的残差图卷积网络中，训练状态评估模型，以通过训练好的状态评估模型评估变压器的运行状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 长江三峡集团江苏能源投资有限公司 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于多度量残差图卷积网络的电力变压器状态评估方法
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