基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法

《基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法》是一篇探讨如何利用现代信息技术对电力变压器进行状态评估的学术论文。该论文针对当前电力系统中变压器绝缘性能监测存在的问题，提出了一种结合物联网感知数据与张量融合技术的方法，以提高对变压器绕组绝缘劣化的评估精度和可靠性。

在电力系统运行过程中，变压器作为核心设备之一，其绝缘状态直接影响到系统的安全性和稳定性。然而，传统的绝缘劣化评估方法往往依赖于人工检测和经验判断，存在主观性强、效率低、难以实时监控等问题。因此，如何利用先进的数据分析技术来提升评估效果成为研究热点。

本文提出的评估方法充分利用了物联网技术，通过部署在变压器上的各种传感器采集运行数据，如温度、电压、电流、局部放电等信息。这些数据不仅能够反映变压器的运行状态，还为后续分析提供了丰富的数据基础。同时，为了更好地处理多维异构的数据，作者引入了张量融合技术。

张量融合是一种处理高维数据的有效方法，它能够将不同来源、不同类型的数据整合成一个统一的张量结构，从而保留数据之间的关联性。在本研究中，张量融合被用于处理从物联网设备获取的多维数据，并提取出与绝缘劣化相关的特征信息。这种方法不仅提高了数据的利用率，也增强了模型的泛化能力。

论文中详细描述了整个评估流程，包括数据采集、预处理、张量构建以及最终的评估模型设计。在数据预处理阶段，作者采用了多种算法对原始数据进行清洗、归一化和特征选择，确保输入数据的质量。随后，通过张量分解和融合技术，将多维数据转换为更易于分析的形式。

在模型构建方面，作者采用了一种基于深度学习的分类器，用于识别变压器绕组绝缘的状态。该模型通过训练大量的历史数据，能够准确地判断绝缘是否处于正常、老化或损坏状态。实验结果表明，该方法在多个测试集上均取得了较高的准确率，优于传统方法。

此外，论文还对所提出方法的实用性进行了验证。通过实际案例分析，展示了该方法在真实场景中的应用效果。结果显示，该方法不仅能够提供更精确的评估结果，还能及时发现潜在的绝缘故障，为运维人员提供决策支持。

综上所述，《基于物联感知数据和张量融合的电力变压器绕组绝缘劣化评估方法》是一篇具有重要理论价值和实践意义的研究论文。它不仅为电力变压器的绝缘状态评估提供了新的思路，也为智能电网的发展提供了技术支持。随着物联网和人工智能技术的不断进步，这类方法将在未来的电力系统中发挥越来越重要的作用。