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变压器油温预报的数据集

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简介：
本数据集包含大量变压器运行状态信息，特别是与油温和环境条件相关的记录，旨在预测未来油温变化趋势，保障电力设备安全稳定运行。 变压器油温预测的数据集包含了用于分析和预测变压器油温的相关数据。这些数据可以帮助研究人员更好地理解影响变压器性能的因素，并开发出更有效的监测与维护策略。

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  • 变压器油温预报的数据集
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    本数据集包含大量变压器运行状态信息，特别是与油温和环境条件相关的记录，旨在预测未来油温变化趋势，保障电力设备安全稳定运行。 变压器油温预测的数据集包含了用于分析和预测变压器油温的相关数据。这些数据可以帮助研究人员更好地理解影响变压器性能的因素，并开发出更有效的监测与维护策略。
     
  • 变压器油温预测的Excel数据集
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    本数据集旨在通过收集和整理影响变压器油温和运行状态的关键参数，为基于Excel的变压器油温预测模型提供支持，助力设备维护与故障预防。 内含两年的变压器油温数据，共计7万多个数据点；电力分配问题是电网根据需求变化来管理将电能分配到不同用户区域的过程。然而，预测特定用户区域未来的用电量非常困难，因为这一需求会受到工作日、节假日、季节变换以及天气和温度等多方面因素的影响而不断波动。现有的预测方法无法实现对长期真实世界数据的高精度长时间预测，并且即使出现轻微误差也可能引发严重后果。因此，在当前情况下没有一种有效的方法来准确预测未来的用电量，管理人员只能依赖于经验值做出决策，但这种经验性的阈值往往远高于实际需求水平。保守的做法导致了不必要的电力浪费以及设备折旧问题的发生。值得注意的是，变压器油温可以有效地反映电力变压器的工作状态。
     
  • 电力变压器绝缘油中溶解气体的数据集
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    本数据集包含电力变压器绝缘油中多种溶解气体的浓度信息，旨在用于故障诊断和预测分析，助力电力系统的安全运行。 我们提供了两年的数据记录，每个数据点每分钟更新一次（用 m 标记），分别来自中国同一省份内的两个不同地区，即ETT-small-m1和ETT-small-m2。这两个数据集各自包含70,080个数据点，计算方式为：2年 * 365天 * 24小时 * 4 = 70,080。此外，我们还提供了每个小时粒度的数据集变体（用 h 标记），包括ETT-small-h1和ETT-small-h2。每个数据点包含八维特征信息：记录日期、预测值“油温”以及六种不同类型的外部负载值。
     
  • 变电站变压器套管的温度数据
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    本研究聚焦于变电站中变压器套管的温度监测与数据分析，旨在通过实时监控系统预防过热风险，保障电力系统的安全稳定运行。 某变电站的变压器套管温度数据均为真实数据，可用于进行温度时间序列分析。
     
  • Python变压器温度预测与预警系统后台
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    本系统是一款基于Python开发的变压器温度智能监测软件，能够精准预测和实时预警变压器运行过程中的温升情况，有效预防设备故障。 温度预测 Python 系统采用变压器温度侦测预警技术架构，并已部署至云端服务器并投入使用。该系统使用了Python、Flask 和 MySQL 技术栈。 实现的接口包括： - 用户注册、登录、注销、邮件验证及改密、用户信息修改； - 变电站的省级供电公司的添加和删除，变电站的市县级供电公司的添加和删除，变电站本身的添加和删除以及线路的添加和删除（嵌套结构）； - 获取变电站的所有供电公司，根据省级供电公司获取所有市县级供电公司，并通过市县级供电公司获取所有的变电站； - 上传本地诊断图像（支持单张及批量上传）； - 根据组合查询条件返回已诊断库中的图片信息； - 返回选择的图片信息以生成报表； - 提供下载附件的形式，展示带有边框的诊断后图像； - 可见光图显示在终端上。 - 通过ID删除诊断数据库的信息； - 根据已诊断和未诊断图片 ID 获取所有辅助信息； - 根据图片 ID 修改相关信息； - 对于已经诊断过的图像进行重新诊断； - 在未诊断库中根据ID获取未处理的图像，并将其送入诊断流程； - 保存大、小矩形框的信息。
     
  • 利用LSTM编码器-解码器模型、Transformer序列预测模型及BeLSTM模型预测电力变压器油温
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    本研究采用LSTM编码器-解码器、Transformer和BeLSTM三种深度学习模型，旨在精确预测电力变压器油温变化趋势，提升设备运维效率与安全性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时经常会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得它们难以有效地捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来改进。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样在整个序列中运行，并且可以轻松地保持其上信息的稳定状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的数据将被添加到记忆单元里。这个决策基于当前时刻的数据和前一时刻隐藏层的状态来做出。 - 遗忘门：遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些旧的信息，同样依据的是当前时刻的数据与上一个时间点的隐藏状态来进行判断。 - 输出门：输出门控制着哪部分信息会被传递到下一个时间步的隐藏状态中。这个过程也是基于当前输入和先前的状态来完成。 LSTM的工作流程可以概括为以下几个步骤： 1. 利用遗忘门确定哪些记忆单元中的旧数据需要被清除； 2. 通过输入门决定哪个新的信息将加入到记忆单元里； 3. 更新记忆单元内部的数据状态； 4. 使用输出门选择性地从内存中提取相关信息并传递给下一个时间步的隐藏层。 由于LSTM能够处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务上表现出色，例如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等。
     
  • ETDataset：用于长序列预测研究的电力变压器数据集
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    ETDataset是一个专为长序列预测设计的数据集，聚焦于电力变压器的运行状态监测与分析，旨在推动相关领域的学术研究和技术创新。 在提供的GitHub存储库中，我们提供了一些适用于长序列时间序列问题的数据集。所有数据集已经过预处理，并以.csv文件形式保存。该数据集的时间范围是从2016年7月到2018年7月，我们会尽快更新至2019年的数据。 **数据集列表（持续更新中）：** - ETT-small: 包含两个站点的两个电力变压器的数据，包括负载和油温。 - ETT-large: 涵盖39个站点的39个电力变压器的数据，同样包含负载和油温信息。 - ETT-full: 覆盖了在39个不同地点69座变电站的信息，数据内容不仅限于负载与油温，还包含了位置、气候及需求等。 如果使用这些数据集，请引用Informer @ AAAI2021 最佳论文奖的相关文献。
     
  • 变压器的允许温升
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    变压器的允许温升介绍变压器运行过程中温度限制的重要性，探讨影响其温升的因素及如何计算和监控温升值以确保设备安全高效运行。 变压器在电力系统中的作用至关重要，它负责电能的转换与分配。其工作原理基于电磁感应理论，通过线圈间磁场的变化来实现电压等级的变换。然而，在运行过程中，由于铁损（磁滞损耗和涡流损耗）及铜损（绕组电阻造成的能量损失），变压器会产生热量。 变压器允许温升是指设备在规定条件下运行时发热温度与环境温度的最大容许差值，这对确保其长期安全稳定运作至关重要。各国和地区为此制定了相应的标准和规范来保障变压器能在适宜的温度环境下工作，比如国际电工委员会(IEC)的标准等。 绝缘材料寿命与温升密切相关，通常认为每降低8℃可以延长一倍使用寿命。因此，依据不同的绝缘等级（如A级、E级、B级、F级及H级），规定了相应的允许温升值和最高工作温度限制。 变压器的冷却系统设计需综合考量容量大小、环境条件以及流体动力学等因素，并通过自然空气或油循环等方式实现散热。在实际应用中，当负载较低时可采用自然冷却模式；而在高负荷情况下，则切换至强迫风冷或者液冷以提高散热效率。此外，干式变压器和油浸式变压器因使用不同的介质，在温升特性上也有所区别。 为了确保安全运行，通常会在设备内部安装温度监测装置（如绕组温度计、油面温度计），以便实时监控并及时调整操作参数。 电力技术的进步已经为变压器的设计、生产及维护提供了详尽的技术标准和规范。这不仅提高了其性能要求，还降低了运营成本。未来的发展趋势将更加注重可靠性提升、容量增大以及能耗减小等方面。
     
  • 变压器配电检测图像数据集
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    本数据集包含大量变压器配电系统的检测图像，旨在为电力设备维护和故障诊断提供训练模型的数据支持。 配电变压器检测图像数据集包含大约3000张图片，标注采用VOC格式。
     
  • 用于天气预报的气温数据集基于神经网络预测
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    本项目构建了一个专为天气预报设计的气温数据集，并探索了利用神经网络进行温度预测的有效性，旨在提升短期天气预报的准确性。 神经网络预测天气的气温数据集包括以下字段：year、month、day 和 week 分别表示具体的时间；temp_2 表示前天的最高温度值；temp_1 表示昨天的最高温度值；average 是每年这一天的历史平均最高温度值；actual 为当天的真实最高温度，即我们的标签数据。friend 这一列暂时不需要使用。