[發(fā)明專利]一種基于時間序列-卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910098465.8 | 申請日： | 2019-01-31 |
| 公開（公告）號： | CN109799405A | 公開（公告）日： | 2019-05-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 黃新波;蔣衛(wèi)濤;孫寧;朱永燦;曹雯;田毅 | 申請（專利權(quán)）人： | 西安工程大學(xué) |
| 主分類號： | G01R31/00 | 分類號： | G01R31/00;G01N33/28 |
| 代理公司： | 西安弘理專利事務(wù)所 61214 | 代理人： | 胡燕恒 |
| 地址： | 710048 *** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 卡爾曼濾波 溶解氣體 時間序列 變壓器故障 變壓器油 預(yù)測 預(yù)測模型 卡爾曼濾波算法 編碼規(guī)則 序列步驟 準(zhǔn)確率 檢驗 改進 | ||
本發(fā)明公開了一種基于時間序列?卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法，具體為：步驟1：獲取變壓器油中溶解氣體序列步驟2：根據(jù)步驟1獲得的變壓器油中溶解氣體序列建立ARMA時間序列模型，并對得到的ARMA時間序列模型進行檢驗；步驟3：將步驟2得到的ARMA時間序列與卡爾曼濾波算法結(jié)合得到時間序列?卡爾曼濾波預(yù)測模型；步驟4：根據(jù)步驟3得到時間序列?卡爾曼濾波預(yù)測模型對變壓器油中溶解氣體含量進行預(yù)測；步驟5：利用步驟4中預(yù)測出來的油中溶解氣體含量結(jié)合改進三比值對變壓器故障進行編碼，再根據(jù)編碼規(guī)則對下一個狀態(tài)進行判斷。該方法極大地提高了模型的穩(wěn)定性和預(yù)測準(zhǔn)確率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于變壓器故障在線監(jiān)測方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于時間序列-卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法。
背景技術(shù)
電力變壓器在電力系統(tǒng)中承擔(dān)著電壓變換、電力傳輸與分配的重要功能，其故障診斷技術(shù)一直受到國內(nèi)外專家的廣泛關(guān)注。電力變壓器的穩(wěn)定、可靠運行直接影響著整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，一旦其在運行中發(fā)生故障，將會導(dǎo)致大面積的停電，并造成巨大的影響和經(jīng)濟損失。
目前，國內(nèi)外對變壓器故障診斷技術(shù)的研究已經(jīng)相當(dāng)成熟了，但是變壓器故障診斷技術(shù)只能應(yīng)用于故障發(fā)生后，利用故障數(shù)據(jù)對變壓器的故障進行診斷，并不能避免故障的發(fā)生。也有不少人提出GM(1，1)預(yù)測模型，線性回歸模型，但是這些預(yù)測方法都有著明顯的不足就是預(yù)測的準(zhǔn)確率過低，甚至出現(xiàn)預(yù)測的結(jié)果相反的情況。
因此本發(fā)明提出了一種基于時間序列-卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法，此方法能在一定程度上提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。并且可以間接的預(yù)測出變壓器的預(yù)測狀態(tài)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于時間序列-卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法，構(gòu)建了時間序列-卡爾曼濾波預(yù)測模型，該模型彌補了單一預(yù)測模型的預(yù)測精度較低和預(yù)測時間較長的不足，極大地提高了模型的穩(wěn)定性和預(yù)測準(zhǔn)確率。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于時間序列-卡爾曼濾波的變壓器故障預(yù)測方法，具體按照以下步驟實施：
步驟1：獲取變壓器油中溶解氣體序列其中，i＝1,2,3,4,5，所述變壓器油中溶解氣體序列中包括有：氫氣序列、甲烷序列、乙烷序列、乙烯序列、乙炔序列；
步驟2：根據(jù)步驟1獲得的變壓器油中溶解氣體序列建立ARMA時間序列模型，并對得到的ARMA時間序列模型進行檢驗；
步驟3：將步驟2得到的ARMA時間序列與卡爾曼濾波算法結(jié)合得到時間序列-卡爾曼濾波預(yù)測模型；
步驟4：根據(jù)步驟3得到時間序列-卡爾曼濾波預(yù)測模型對變壓器油中溶解氣體含量進行預(yù)測；
步驟5：利用步驟4中預(yù)測出來的油中溶解氣體含量結(jié)合改進三比值對變壓器故障進行編碼，再根據(jù)編碼規(guī)則對下一個狀態(tài)進行判斷。
本發(fā)明的特點還在于，
步驟2具體按照以下步驟實施：
步驟2.1：對步驟1獲得的變壓器油中溶解氣體序列i＝1,2,3,4,5利用d階差分算子進行平穩(wěn)化處理，根據(jù)式(1)和(2)得到平穩(wěn)的序列
其中：B為延遲算子，d為差分的階數(shù)；
步驟2.2：建立ARMA模型；
步驟2.3：ARMA模型的χ2檢驗
隨機給定顯著性水平α，查正態(tài)分布表得上α分位數(shù)當(dāng)時，認為εt是白噪聲，模型通過檢驗；
其中：L為自相關(guān)函數(shù)的拖尾數(shù)，r是估計的模型參數(shù)個數(shù)。
步驟2.2具體按照以下步驟實施：
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