振温多维感知融合AI算法的水电站主变压器智能诊断与预警系统构建

摘要

水电站主变压器设备有状态监测与诊断预警需求，为此提出一种基于振动、温度等多维感知数据融合的人工智能诊断算法，该算法利用深度学习模型处理多源异构数据以提取特征并融合，从而实现主变压器核心部件的异常检测与故障诊断，在此基础上构建一套完整且包含数据采集、传输、存储、分析与可视化展示等功能模块的智能诊断与预警系统，其采用分布式架构，能支持边缘计算与云端协同，经在某大型水电站实际应用验证，此系统可有效识别主变压器潜在故障并提前预警，有力支撑设备预防性维护，研究表明，多维感知融合AI算法诊断准确率比传统方法高且泛化能力强，能给水电站主变压器智能化运维管理带来新技木途径。