[發明專利]一種變壓器故障早期診斷預警方法和系統有效
| 申請號: | 201810901932.1 | 申請日: | 2018-08-09 |
| 公開(公告)號: | CN109214527B | 公開(公告)日: | 2020-10-30 |
| 發明(設計)人: | 李冰;郭壁壘;姜曉;程瀟黠;彭文才;孫延嶺;熊光亞;潘偉峰;姜鑫;景波云;徐高志;羅孝兵;華濤;李桂平 | 申請(專利權)人: | 南瑞集團有限公司;國電南瑞科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/00 | 分類號: | G06Q10/00;G06Q10/04;G06N3/00;G06F16/28 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人: | 張倩倩;董建林 |
| 地址: | 210003 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 變壓器 故障 早期 診斷 預警 方法 系統 | ||
1.一種變壓器故障早期診斷預警方法,其特征是,包括:
S1,獲取變壓器監測數據,所述變壓器監測數據包括當前監測數據,以及已知故障類型的歷史監測數據;
S2,對獲取到的數據進行標準化處理,得到變壓器監測數據的標準化特征值;
S3,利用經典蟻群聚類算法對標準化特征值進行聚類計算,得到包含離群點的聚類結果;
S4,將S3得到的聚類結果中相似度較高的類和離群點進行合并,將合并后的類作為最終聚類結果;
S5,查找當前監測數據所在的簇位置,根據相應簇中大部分故障數據所屬的故障類型,判斷當前監測數據對應的故障類型;
S6,輸出故障類型判斷結果;
S4中,對聚類結果中相似度較高的類和離群點進行合并包括:
S421,計算S3經典蟻群聚類算法結果中,各類和各離群點與相鄰的其它類或離群點之間的距離D;
S422,將計算得到的多個距離D按照大小進行排序;
S423,計算任一距離Di與與其相鄰且較小的一個距離之間的比值,若該比值小于預設的閾值σ,則將距離Di對應的兩個類或兩個離群點或類與離群點進行合并;
S424,計算一輪合并后產生的新的類和離群點,與其他類或離群點之間的距離;轉至S422至S423進行新的一輪類合并,直至待合并的多個距離中,所有相鄰距離之間的比值皆大于閾值σ,則停止合并,轉至步驟S5;
閾值σ設置為:
其中,A為經驗值,Ne=N*K/2,N為類與離群點的個數,K為當前合并輪次,Ni為S422得到的距離D的數量。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征是,S2包括:
S21,計算監測數據的平均絕對偏差值sf:
其中,x1f,…,xnf是n個特征值,mf是n個特征值的平均值,為:
S22,計算標準化后的各特征值Zif:
S23,進行歸一化計算,得到各特征值Xif對應的歸一化結果Z′if:
3.根據權利要求1所述的方法,其特征是,S421中,類和離群點與其它類或離群點之間距離,為類或離群點的中心點之間的距離。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征是,S422中,按照從大到小的順序對距離進行排序,定義排序結果為D1,D2,...,Di,...,Dn,則計算Di與Di-1之間的比值Di/Di-1與閾值σ的大小關系,若Di/Di-1<σ,則對與Di相關的兩類進行合并。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征是,S424還包括設定最小聚類數目閾值,若一輪合并后的聚類結果中,類的數目等于最小聚類數目閾值,則停止合并,轉至步驟S5。
6.一種變壓器故障早期診斷預警系統,其特征是,包括:
監測數據獲取模塊,獲取變壓器監測數據,所述變壓器監測數據包括當前監測數據,以及已知故障類型的歷史監測數據;
標準化處理模塊,對獲取到的數據進行標準化處理,得到變壓器監測數據的標準化特征值;
初步聚類模塊,利用經典蟻群聚類算法對標準化特征值進行聚類計算,得到包含離群點的聚類結果;
聚類合并模塊,將初步聚類模塊得到的聚類結果中相似度較高的類和離群點進行合并,將合并后的類作為最終聚類結果;
故障類型確定模塊,查找當前監測數據所在的簇位置,根據相應簇中大部分故障數據所屬的故障類型,判斷當前監測數據對應的故障類型;
以及故障判斷結果輸出模塊,輸出故障類型判斷結果;
所述聚類合并模塊將初步聚類模塊得到的聚類結果中相似度較高的類和離群點進行合并包括:
S421,計算經典蟻群聚類算法結果中,各類和各離群點與相鄰的其它類或離群點之間的距離D;
S422,將計算得到的多個距離D按照大小進行排序;
S423,計算任一距離Di與與其相鄰且較小的一個距離之間的比值,若該比值小于預設的閾值σ,則將距離Di對應的兩個類或兩個離群點或類與離群點進行合并;
S424,計算一輪合并后產生的新的類和離群點,與其他類或離群點之間的距離;轉至S422至S423進行新的一輪類合并,直至待合并的多個距離中,所有相鄰距離之間的比值皆大于閾值σ,則停止合并;
閾值σ設置為:
其中,A為經驗值,Ne=N*K/2,N為類與離群點的個數,K為當前合并輪次,Ni為S422得到的距離D的數量。
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