一种变压器绕组挡油板结构优化方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN117610169A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311338132.0

    申请日:2023-10-16

    IPC分类号: G06F30/17 G06F30/27 G06N3/006

    摘要: 本发明公开了一种变压器绕组挡油板结构优化方法、系统、设备和介质,属于变压器结构优化技术领域。本发明的一种基于代理模型的变压器绕组挡油板结构优化方法,通过构建挡油板尺寸参数化模型、动态径向基函数代理模型、参数优化模型和全局寻优模型,得到变压器挡油板尺寸最优组合参数,完成基于代理模型的变压器绕组挡油板结构优化。本发明只需计算一定数目的数据集挡油板尺寸样本,便可将变压器结构优化问题拟合成一个明确表达式形式,再对相应表达式进行优化将大大提高优化效率,并能有效减少了挡油板尺寸样本点选取数量,大大提高了全局优化能力,可以获得更好的优化结果,并能兼顾计算精度和计算效率。

    电力设备故障分析方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117235254A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202310999991.8

    申请日:2023-08-09

    IPC分类号: G06F16/35 G06F40/30

    摘要: 本发明公开了一种电力设备故障分析方法,涉及深度学习技术领域,用于解决现有电力设备故障检测不准确的问题,该方法包括以下步骤:获取故障描述文本,并对所述描述文本进行预处理,得到待处理文本;对所述待处理文本进行向量初始化,得到文本初始化向量;通过BERT模型对所述初始化向量进行语义提取,得到聚合语义向量;对所述聚合语义向量进行文本相似度计算及文本聚类;根据所述文本聚类结果,进行故障分析匹配。本发明还公开了一种电力设备故障分析装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对故障描述文本进行语义信息提取,结合BERT模型,获取故障类型的精准匹配结果。