变压器在线监控与故障诊断系统研究的中期报告本系统旨在实现对变压器的在线监控和故障诊断，重点研究变压器内部的局部放电情况，以利于及时发现变压器的潜在故障，提高变压器的可靠性和安全性。在研究过程中，我们采集了大量的变压器信号数据，包括电压、电流、温度、压力等参数，利用机器学习和数据挖掘技术进行数据分析和处理。首先，我们对变压器的基本信息进行了统计分析和建模，包括变压器的型号、容量、额定电压等参数。然后，我们对变压器的各项参数进行了时间序列分析，发现了一些关键变量的异常波动情况。接着，我们利用基于神经网络的监督学习模型和基于聚类的无监督学习模型，从信号数据中提取出有用的特征，实现对变压器的局部放电状态进行分类和判断。在实验中，我们采用了一组变压器模型进行了验证，并进行了相关性分析和可靠性评估。结果表明，本系统可以有效地监测和诊断变压器的故障，并且具有一定的泛化能力和可靠性。目前，我们仍在不断完善和扩展本系统，希望能够进一步提高其性能和应用范围，为保障能源生产和供应提供更加可靠的保障。