[發(fā)明專利]基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811511861.0
• 申請日: 2018-12-11
• 公開（公告）號: CN109740859A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉興華;高鵬;韓克存;呂學(xué)賓;楊超;謝同平;于洋;孫鵬;郭建;劉洪順;季亮
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司淄博供電公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 董雪

1.一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：包括如下步驟：

確定電力變壓器關(guān)鍵性能狀態(tài)量集合，根據(jù)每一個關(guān)鍵性能狀態(tài)量的影響因子確定單項(xiàng)狀態(tài)量集合；

選取單項(xiàng)狀態(tài)量集合中的參量作為基礎(chǔ)參量進(jìn)行量化，構(gòu)建變壓器狀態(tài)參量判據(jù)矩陣；

基于主成分分析法對變壓器狀態(tài)參量多維判據(jù)矩陣進(jìn)行降維處理，取綜合貢獻(xiàn)率得分為正的基礎(chǔ)參量作為變壓器風(fēng)險評估關(guān)鍵參量，構(gòu)建變壓器狀態(tài)關(guān)鍵參量體系；

根據(jù)關(guān)鍵參量的數(shù)量和變壓器的狀態(tài)分類數(shù)量構(gòu)建多級支持向量機(jī)；

獲取關(guān)鍵參量的參數(shù)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的變壓器狀態(tài)建立訓(xùn)練樣本集，將關(guān)鍵參量的參數(shù)數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的輸入數(shù)據(jù)，將變壓器的狀態(tài)作為支持向量機(jī)的輸出數(shù)據(jù)；

采用粒子群算法對支持向量機(jī)的懲罰因子C及核函數(shù)σ²進(jìn)行尋優(yōu)；

用訓(xùn)練樣本集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練多級支持向量機(jī)，建立變壓器的狀態(tài)評估模型；

獲取待測變壓器的包括關(guān)鍵參量的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)，將監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入變壓器的狀態(tài)評估模型，輸出變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：將每一納入評估體系中的參量進(jìn)行量化，構(gòu)建變壓器狀態(tài)參量多維判據(jù)矩陣步驟具體為：

選取的單項(xiàng)狀態(tài)量集合中的參量為m個，選取n個判斷依據(jù)，將每一納入評估體系中的參量分別從n個維度進(jìn)行量化，得到m×n的多維判據(jù)矩陣。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：基于主成分分析法對變壓器狀態(tài)參量多維判據(jù)矩陣進(jìn)行降維處理，取綜合貢獻(xiàn)率得分為正的基礎(chǔ)參量作為變壓器風(fēng)險評估關(guān)鍵參量，構(gòu)建變壓器狀態(tài)關(guān)鍵參量體系，具體為：

對變壓器狀態(tài)參量判據(jù)矩陣進(jìn)行歸一化處理，計(jì)算歸一化處理后的矩陣所對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)矩陣R，得到相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值、特征根以及方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率；

將方差貢獻(xiàn)率的值從大到小排列，若前m個特征值的方差貢獻(xiàn)率之和滿足設(shè)定的條件，選取前m個特征值作為主成分；

根據(jù)前m個特征值對應(yīng)的特征向量計(jì)算變壓器狀態(tài)參量判據(jù)矩陣中的基本參量的因子載荷向量，得到對應(yīng)基礎(chǔ)參量的貢獻(xiàn)率，選取基礎(chǔ)參量的貢獻(xiàn)率為正值的參量，作為變壓器風(fēng)險評估關(guān)鍵參量，構(gòu)建變壓器狀態(tài)關(guān)鍵參量體系。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：所述變壓器的運(yùn)行狀態(tài)分為正常狀態(tài)、注意狀態(tài)、異常狀態(tài)和嚴(yán)重狀態(tài)，所述多級向量機(jī)的級數(shù)為三級。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：所述支持向量機(jī)為最小二乘支持向量機(jī)。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：支持向量機(jī)的目標(biāo)函數(shù)為：

相應(yīng)的分類決策函數(shù)為：

x_i和x_j是兩個輸入向量，兩個樣本的訓(xùn)練個數(shù)都為l，y_j∈[+1,-1]和y_i∈[+1,-1]是兩個輸入樣本對應(yīng)的輸出類別，i＝1,2,…，l，l為訓(xùn)練個數(shù)，j＝1,2,…，l，l為訓(xùn)練個數(shù)，α_i和α_j是樣本向量，K(x_i，y_i)是樣本空間的內(nèi)積即為核函數(shù)，b是最優(yōu)偏置，為一個常數(shù)。

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析法和支持向量機(jī)的變壓器狀態(tài)評估方法，其特征是：支持向量機(jī)的核函數(shù)具體為徑向核函數(shù)：

σ²為徑向核函數(shù)參數(shù),x_k和x_h是兩個輸入向量。