1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快以及人们对生活环境质量要求的提高，变电站作为电力系统的重要枢纽，其噪声污染问题日益受到关注。
变电站噪声主要来源于变压器、电抗器、换流器等电力设备，具有强度高、频率分布复杂、持续时间长等特点，对周围居民的日常生活、工作和休息造成不同程度的干扰，甚至影响他们的身心健康。
传统的变电站噪声监控与测试方法主要依赖人工巡检和便携式仪器测量，存在着效率低下、成本高昂、数据分析能力不足等局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人工智能技术在噪声监测领域的应用研究越来越受到重视。
国内外学者在基于人工智能的噪声识别、声源定位、噪声预测等方面开展了大量研究，并取得了一些进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对变电站噪声监控与测试需求，重点研究以下内容：
(1)变电站噪声特征分析：分析变电站常见噪声源和噪声类型，研究噪声信号在时域和频域上的特征，并分析影响噪声传播和衰减的因素。
(2)人工智能技术应用于噪声监控：研究基于机器学习和深度学习的噪声识别与分类方法，构建噪声预测模型，并设计实现智能化噪声监控系统。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和现场测试相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
(1)文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解变电站噪声监控与测试技术现状，学习人工智能技术的基本理论和方法，为研究工作奠定基础。
(2)变电站噪声数据采集与分析：收集典型变电站的噪声数据，包括不同工况、不同天气条件下的噪声信号，并对噪声数据进行预处理、特征提取和分析。
(3)人工智能模型构建与训练：选择合适的机器学习或深度学习算法，构建噪声识别、预测和分析模型，并利用采集到的噪声数据对模型进行训练和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
(1)将人工智能技术应用于变电站噪声监控与测试，探索基于人工智能的噪声识别、预测和分析方法，为变电站噪声污染防治提供新的技术手段。
(2)构建基于深度学习的变电站噪声预测模型，提高噪声预测精度，为噪声控制方案制定提供依据。
(3)开发集噪声监控、测试和分析于一体的软件系统，实现变电站噪声的智能化管理。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李志强,周文俊,周强,等.基于改进VMD和CBAM-CNN的变压器绕组状态诊断[J].电力系统自动化,2022,46(16):178-186.
2.李雪峰,马立新,李强,等.基于改进小波阈值和Stacking集成的变压器局部放电在线监测[J].电力系统自动化,2022,46(01):162-169 212.
3.马天兵,郭树旭,李刚,等.多源信息融合的配电变压器声纹故障诊断方法[J].高电压技术,2021,47(10):3504-3513.
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