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本项目分成两个部分研究内容： 变压器多参数监测数据关联关系研究： 针对油浸式变压器不同类型缺陷，通过模拟试验及仿真研究变压器油中溶解气体、振动、高频电流、超声、铁心接地电流等多类型在线监测数据间的关联关系，并建立多参量预警数据集。 基于深度学习的变压器多参数状态监测与故障预警技术研究： 针对变压器在线综合监测装置，研究基于深度学习的变压器在线多参量状态预警技术，建立变压器多参量状态预警模型，并具备在线学习功能

通过本项目的研究，成果可与变压器综合监测系统及输变电状态大数据评估系统紧密结合，综合提升变压器状态评价与故障预警准确度，提升变压器监测智能化水平。一方面，变压器局部放电图谱的智能识别可减少异常干扰信号对故障预警的影响，并对故障类型进行判别，为变压器综合预警与远程诊断提供支持；一方面，智能预警技术应用油中溶解气体、局部放电监测数据、铁心夹件电流、振动数据等多类别监测数据，建立合理的缺陷与特征信号映射关系，实现基于多参量的在线预警，大幅提高故障预警准确率，减少不必要的告警复核等工作；一方面，当在线预警系统对异常变压器进行智能预警后，该成果可代替人工至现场对异常变压器进行复测诊断，实现远程综合诊断、信号源定位，可极大提高故障诊断效率和保障人身安全。

宁波市智能制造产业研究院是受浙江省省委省政府委托，由宁波市政府与智能制造领域专家团队共同筹建的具有集团性质的机器人及智能制造企业集群。宁研院总投资3亿元，致力于搭建技术研究与成果产业化的桥梁，以打造“浙江制造”为核心目标，积极创造机器人名牌产品，业务覆盖智能制造核心部件、机器人本体、产业应用等多个领域，通过3-5年时间成为宁波市智能经济发展的核心支撑平台。