[發明專利]一種干式變壓器的故障預測方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201910366173.8
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110221139A
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發明（設計）人: 張憲平;楊錦成;王振華;杭小林
• 申請（專利權）人: 新奧數能科技有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00;G01R31/12;G01R19/00;G01H17/00;G01D21/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 楊樂

1.一種干式變壓器的故障預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所述干式變壓器的運行數據；

對所述運行數據進行濾波處理；

將所述濾波后的運行數據輸入預先訓練的故障預測模型，以預測所述干式變壓器的健康狀態；

當預測所述干式變壓器存在故障隱患時，輸出故障預警信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述干式變壓器的歷史運行數據、故障判斷數據和設備出廠參數，進行訓練神經網絡，以得到所述故障預測模型，

其中，故障判斷數據包括干式變壓器的運行數據與故障類型的對應關系。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障預測模型為三層神經網絡模型，包括輸入層、隱含層和輸出層，

其中，所述輸入層的節點數為所述歷史運行數據的特征量的總數，所述隱含層的節點數為預設故障類型的總數，所述輸出層的節點數為預設故障類型的總數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述運行數據進行濾波處理包括：

對所述運行數據進行頻率和幅值分析，以對所述運行數據進行分類；

基于所述分類后運行數據，通過預設濾波器去除所述運行數據中的干擾數據；

對所述已去除干擾數據的運行數據進行數據重構，可得到所述濾波后的運行數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述濾波后的運行數據輸入預先訓練的故障預測模型，以預測所述干式變壓器的運行狀態包括：

對所述濾波后的運行數據進行特征提取，以得到所述運行數據的特征量；

將所述特征量輸入預先訓練的故障預測模型，以預測所述干式變壓器的運行狀態。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

顯示所述干式變壓器的運行數據和預測的運行狀態。

7.一種干式變壓器的故障預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取所述干式變壓器的運行數據；

濾波模塊，用于對所述運行數據進行濾波處理；

預測模塊，用于將所述濾波后的運行數據輸入預先訓練的故障預測模型，以預測所述干式變壓器的健康狀態；

輸出模塊，用于當預測所述干式變壓器存在故障隱患時，輸出故障預警信息。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

模型訓練模塊，用于基于所述干式變壓器的歷史運行數據、故障判斷數據和設備出廠參數，進行訓練神經網絡，以得到所述故障預測模型，其中，故障判斷數據包括干式變壓器的運行數據與故障類型的對應關系。

9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

顯示模塊，用于顯示所述干式變壓器的運行數據和預測的運行狀態。

10.一種干式變壓器的故障預測系統，其特征在于，所述系統包括：

數據監測終端、數據采集模塊、智能網關和權利要求7至9任一項所述的干式變壓器的故障預測裝置；

其中，所述數據監測終端包括局部放電傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、繞組溫度傳感器、環境溫濕度傳感器和振動傳感器中的至少一種；

數據采集模塊包括A/D轉換模塊、通訊模塊、電源模塊和存儲模塊；

所述智能網關包括RS485通訊模塊、以太網模塊、協議轉換模塊、控制器模塊、電源模塊。