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标题：基于KBERT文本聚类模型的变压器故障识别
摘要：
随着变压器设备的广泛应用，变压器故障识别成为了维护变压器正常运行的重要任务。传统的变压器故障识别方法主要基于物理传感器数据，存在数据获取困难、识别准确度低等问题。本文提出了一种基于KBERT文本聚类模型的变压器故障识别方法，通过对变压器监控文本数据的聚类分析，实现对变压器故障的准确识别。
1. 引言
变压器是电力系统中重要的电器设备之一，其正常运行对电力系统的稳定运行至关重要。变压器故障的发生会导致系统停电、设备损坏等严重后果，因此及时准确地识别变压器故障对于保障电力系统安全和稳定运行具有重要意义。
2. 相关工作
传统的变压器故障识别方法主要基于物理传感器数据，如电流、电压、温度等监测指标。然而，这些传感器数据的获取不便且数据量庞大，导致传统方法在识别准确度和实时性上存在一定的局限性。另外，变压器故障是一个多因素的问题，仅仅依靠传感器数据往往无法得到全面而准确的结果。
3. 方法
本文提出了一种基于KBERT文本聚类模型的变压器故障识别方法。首先，我们收集到了大量的变压器监控文本数据，包括变压器维护记录、工作日志、检修报告等。然后，我们使用预训练的KBERT模型对文本数据进行向量化处理，将文本数据转换为向量表示。
接下来，我们使用文本聚类算法对向量化后的文本数据进行聚类分析。聚类的目的是将相似的文本数据归为一类，从而实现对变压器故障的识别。在聚类过程中，我们采用了DBSCAN算法来自动确定簇的数目，并且考虑了文本数据的相似度度量方法，以提高聚类的准确度。
最后，我们对聚类结果进行评估，采用准确率、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。同时，我们还与传统的基于传感器数据的变压器故障识别方法进行对比，验证了我们方法的有效性。
4. 实验结果与分析
通过对多个变压器的监控文本数据的处理和聚类分析，我们得到了一些有意义的结果。例如，我们发现某一类文本数据中涉及到的维护记录较多，可能是由于这类变压器故障的频率较高；而另一类文本数据中涉及到的工作日志较多，可能是由于这类变压器工作状态不稳定。
通过与传统方法的对比实验，我们发现基于KBERT文本聚类模型的变压器故障识别方法在准确度和实时性上都有较大的提升。
5. 结论
本文提出了一种基于KBERT文本聚类模型的变压器故障识别方法，通过对变压器监控文本数据的聚类分析，实现了对变压器故障的准确识别。实验结果表明，该方法在准确度和实时性上都有较大的优势，具有很好的应用前景。
参考文献：
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[2] Ester, M., Kriegel, H. P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 226-231).
关键词：KBERT文本聚类模型、变压器故障识别、文本聚类、DBSCAN算法、准确率