15、变压器监测与地震预警系统：技术融合保障安全与效率

变压器监测与地震预警系统：技术融合保障安全与效率

变压器的物联网与机器学习监测系统

在微电网和智能电网的管理中，变压器的监测是关键环节，准确感知参数尤为重要。基于物联网（IoT）的变压器监测系统结合机器学习分析，为了解变压器的实时状况提供了有效途径。

首先，通过参数尺度定义了变压器的独特使用模式。利用神经网络和反向向量支持，根据日模式重新分配日使用总量，从而确定最终的负载模式。例如，借助来自 6000 个爱尔兰家庭的基于物联网的智能电表数据，对配电变压器进行负载预测。

采用基于通用分组无线服务（GPRS）定位技术的监测方式，设定阈值条件。一旦任何参数超过这些阈值，系统就会生成信号。监测的配电变压器参数包括油温、电流等，并使用数据库管理系统（DBMS）算法对这些数据进行排序。

研究不同类型故障的统计数据以及确定阈值非常有用。通过研究变压器可能出现的不同故障及其原因，利用模糊网络方法识别故障。同时，采用统计方法计算变压器的二次输出，并将数据应用于专门设计的逻辑回归模型，以计算变压器的退化情况。在此基础上，开发出一种智能电表，可安装在变压器上记录数据，有助于对变压器进行有效监测。

对传感器收集的数据应用模糊逻辑。常用的传感器有油位传感器和温度传感器，根据模糊逻辑的输出对变压器的健康状况进行预测。

还使用集成机器学习方法和基于物联网的监测系统来检测故障。物联网系统由数据测量子系统和数据接收子系统组成。测量变压器的振动信号并发送到远程服务器。集成机器学习由深度信念网络和分层去噪自动编码器组成，在相关向量机中具有不同的激活函数。这种方法具有低功耗、高度可靠和远距离传输的优点。通过监测和检查环境中的物理和化学变化，该技术不仅能检查电气