[發明專利]一種基于隸屬度的變壓器故障診斷方法

在審

• 申請號: 201910073914.3
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109669086A
• 公開（公告）日: 2019-04-23
• 發明（設計）人: 李恩文;王力農;宋斌
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00;G01N30/86
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 彭艷君

1.一種基于隸屬度的變壓器故障診斷方法,其特征是，包括以下步驟：

步驟1、對變壓器的DGA數據氫氣H₂、甲烷CH₄、乙烷C₂H₆、乙烯C₂H₄、乙炔C₂H₂進行歸一化處理，計算氫氣占氫烴的百分比，各種烴類氣體占總烴的百分比；

步驟2、選取一定數據量的已知故障類型的DGA數據，包含低溫過熱、中溫過熱、高溫過熱、局部放電、火花放電和電弧放電六種故障，每種故障的數據不少于10條，且各種類型的數目相同，形成DGA數據集X＝{x₁,x₂,…,x_N}；

步驟3、從DGA數據集X中選擇六條數據作為初始聚類中心，其中每種故障各包含一條，對DGA數據按照式(1)和式(2)進行迭代聚類，直到收斂至預先設定的精度；預設精度取值小于10^-3；參數γ為相似度函數的形狀參數，γ＞5；

上式中，x_i表示第i條DGA數據，v_j表示第j個聚類中心，u_ij表示x_i對v_j的隸屬度，x_ih、v_ih表示x_i和v_j的第h個分量；

步驟4、統計確定每個聚類中心所代表的故障類型，選取一個待確定故障類型的聚類中心v_j，統計v_j中每一種故障的數據數目，數目最大的故障即為該聚類中心代表的故障類型；當六個聚類中心分別對應6種故障類型，該次聚類有效，以其6個聚類中心作為典型故障色譜數據；否則重新選取聚類中心進行聚類；若在多次聚類中出現了多個有效聚類，則選取分類正確率最高的作為典型故障色譜數據；

步驟5、對于待診斷DGA數據，利用式(1)計算其與表1中的六種典型故障色譜數據的隸屬度，根據所得的隸屬度診斷變壓器故障。

2.如權利要求1所述的基于隸屬度的變壓器故障診斷方法,其特征是，步驟3所述參數γ取10，預設精度取值10^-4時，步驟4所述典型故障色譜數據為：

表1典型故障色譜數據

3.如權利要求1所述的基于隸屬度的變壓器故障診斷方法,其特征是，步驟5的實現包括：

A、對待診斷DGA數據進行歸一化處理；

B、計算數據x_i與表1中的各個故障各個氣體之間的差值：d_ijh＝x_ih-v_jh；

C、計算待診斷DGA數據與典型色譜數據各個氣體之間的子相似度

D、將氣體所表示的5個子相似度相乘，得到待診斷DGA數據對每種故障的綜合相似度

E、將待診斷DGA數據與典型故障色譜之間的綜合相似度進行歸一化，得到待診斷DGA數據對各種故障的隸屬程度。