"基于机器学习的变压器故障诊断.pdf"
本文主要介绍了基于机器学习的变压器故障诊断方法。变压器是电力系统中的重要设备,其运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性。为了提高电力系统的安全水平,需要对变压器的故障进行预测诊断然后提出最佳维修手段。
文中采用了四种机器学习算法,即决策树、天真贝叶斯、人工神经网络以及支持向量机,对变压器故障进行诊断预测,并对诊断结果进行比较,从而确定最优故障诊断模型。通过收集变压器的运行数据,功率、油位和油温数据,利用历史数据建模,对故障数据进行诊断。
文中还介绍了NB-IoT水表的设计和实现,包括系统程序结构、数据交互、检测任务和心跳任务等。NB-IoT水表具有脉冲计数计算用水量、NB-IoT无线通信、段式LCD显示、参数存储等功能,主要功能是用户利用云平台网上缴费和通过NB-IoT无线通信实现后台服务器和水表数据交互。
本文还对NB-IoT水表的测试结果进行了介绍,包括功能测试和性能测试。功能测试通过ocean connect发送命令到终端设备,查看设备回复的数据和设备LCD液晶显示来判断软件设计是否满足需求。性能测试通过云平台发送查询余额、查询用水量、查询电池电量,设备返回的数据都符合预期的设计,LCD的显示也能通过不同的命令环境变化。
本文介绍了基于机器学习的变压器故障诊断方法,并对NB-IoT水表的设计、实现和测试进行了介绍。这对于提高电力系统的安全水平和智能水表的设计具有重要意义。
知识点:
1. 基于机器学习的变压器故障诊断方法
* 采用决策树、天真贝叶斯、人工神经网络以及支持向量机四种机器学习算法对变压器故障进行诊断预测
* 对诊断结果进行比较,从而确定最优故障诊断模型
2. NB-IoT水表的设计和实现
* 系统程序结构
* 数据交互
* 检测任务
* 心跳任务
3. NB-IoT水表的测试结果
* 功能测试
* 性能测试
4. 变压器故障诊断建模流程图
* 收集变压器的运行数据,功率、油位和油温数据
* 利用历史数据建模,对故障数据进行诊断
5. 机器学习算法
* 决策树算法
* 天真贝叶斯算法
* 人工神经网络算法
* 支持向量机算法
6. NB-IoT水表的应用
* 用户利用云平台网上缴费
* 通过NB-IoT无线通信实现后台服务器和水表数据交互
7. 电力系统的安全性和可靠性
* 变压器的运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性
* 提高电力系统的安全水平对人民的生产和生活具有重要意义