【免费下载】 电力变压器油中溶解气体数据集：深度分析与应用推荐

项目介绍

在电力系统的运行中，变压器作为关键设备，其健康状态的监测至关重要。油中溶解气体分析（DGA）是评估变压器状态的重要手段之一。为了推动这一领域的研究，我们推出了“电力变压器油中溶解气体数据集”。该数据集涵盖了两年的详细记录，每分钟记录一次，提供了丰富的数据资源，旨在帮助研究人员和工程师深入分析变压器的运行状态，预测潜在故障，并优化维护策略。

项目技术分析

数据集结构

本数据集分为四个部分：

• ETT-small-m1 和 ETT-small-m2：每分钟记录的数据集，每个数据集包含70080个数据点。
• ETT-small-h1 和 ETT-small-h2：每小时记录的数据集，每个数据集包含35040个数据点。

数据点特征

每个数据点包含8维特征：

1. 记录日期
2. 油温（预测值）
3. 外部负载值1
4. 外部负载值2
5. 外部负载值3
6. 外部负载值4
7. 外部负载值5
8. 外部负载值6

技术优势

• 高频数据记录：每分钟记录一次，提供了极高的数据粒度，适用于需要精细分析的应用场景。
• 多维度特征：包含油温和多个外部负载值，全面反映变压器的运行状态。
• 时间序列分析：适用于时间序列分析和预测模型，如LSTM、ARIMA等。

项目及技术应用场景

应用场景

1. 故障预测与诊断：通过分析油中溶解气体的变化趋势，预测变压器可能出现的故障，提前进行维护。
2. 性能优化：利用数据集进行模型训练，优化变压器的运行参数，提高系统效率。
3. 研究与教育：为学术研究提供丰富的数据资源，支持相关领域的教育培训。

技术应用

• 机器学习模型：利用数据集训练机器学习模型，如随机森林、支持向量机等，进行故障预测。
• 深度学习模型：使用LSTM、GRU等深度学习模型，分析时间序列数据，预测油温变化。
• 数据可视化：通过数据可视化工具，直观展示变压器的运行状态和气体变化趋势。

项目特点

数据丰富

• 两年记录：数据集涵盖了两年的详细记录，提供了充足的数据资源。
• 高频记录：每分钟记录一次，数据粒度高，适用于精细分析。

多维度特征

• 8维特征：包含油温和多个外部负载值，全面反映变压器的运行状态。

开源共享

• 开源数据集：数据集完全开源，支持学术研究和工业应用。
• 社区贡献：欢迎用户提交Issue或Pull Request，共同完善数据集。

注意事项

• 研究使用：数据集仅供研究使用，不得用于商业用途。
• 模拟数据：数据点均为模拟数据，不代表实际电力变压器的运行状态。

结语

“电力变压器油中溶解气体数据集”为电力系统的研究和应用提供了宝贵的数据资源。无论您是研究人员、工程师，还是对电力系统感兴趣的爱好者，都可以利用这一数据集进行深入分析和创新应用。我们期待您的参与和贡献，共同推动电力系统的发展和优化。