[發(fā)明專利]一種基于特征選擇的油侵式變壓器故障診斷方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010913195.4
• 申請(qǐng)日: 2020-08-24
• 公開（公告）號(hào): CN112067052A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳泰麒;葛英輝;其他發(fā)明人請(qǐng)求不公開姓名
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寧波大學(xué)
• 主分類號(hào): G01D21/02
• 分類號(hào): G01D21/02
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• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明公開一種基于特征選擇的油侵式變壓器故障診斷方法，利用變壓器油中的溶解氣體濃度數(shù)據(jù)，實(shí)施特征擴(kuò)展與分類特征選擇，并利用選擇后的特征建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而實(shí)施變壓器故障診斷。具體來(lái)講，本發(fā)明方法首先對(duì)溶解氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征和比值特征的雙重構(gòu)造。其次，本發(fā)明方法利用近鄰成分分析算法選擇最適合故障分類診斷的特征變量。最后，利用選擇的特征變量建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)施變壓器故障診斷。本發(fā)明方法的優(yōu)勢(shì)在于：首先本發(fā)明方法先通過(guò)特征擴(kuò)展再進(jìn)行特征優(yōu)選，極大的保證了分類模型的精度；其次，本發(fā)明方法操作簡(jiǎn)單，非常易于實(shí)施。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種變壓器故障診斷方法，特別涉及一種基于特征選擇的油侵式變壓器故障診斷方法。

背景技術(shù)

隨著電力需求的日益增長(zhǎng)，變壓器已成為電力輸送系統(tǒng)中必不可少的電力設(shè)備。而做為供配電的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，變壓器的運(yùn)行性能會(huì)直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行。任何變壓器故障類型都會(huì)導(dǎo)致電力浪費(fèi)甚至更嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，因此變壓器設(shè)備的故障診斷對(duì)避免潛在電力或其他經(jīng)濟(jì)損失是具有重要研究意義的。由于供配電系統(tǒng)中所使用的變壓器一般都是油浸式變壓器，實(shí)施變壓器故障診斷的常用思路是對(duì)變壓器油中溶解的氣體(氫氣、甲烷、乙烷、乙烯、和乙炔)進(jìn)行分析。我國(guó)目前大量使用的是改良三比值法，該方法存在編碼缺損和臨界值判據(jù)缺損兩方面的不足。近年來(lái)興起的變壓器故障診斷方法皆是利用溶解氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分類，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障的診斷。

判別分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最為常見的模式分類技術(shù)，可應(yīng)用于解決變壓器故障分類診斷問(wèn)題。然而，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷模型的分類準(zhǔn)確率會(huì)直接受到網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)或變量的影響。換句話講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量或參數(shù)會(huì)直接影響到診斷的準(zhǔn)確率。此外，判別分析是一類線性的分類診斷策略，無(wú)法有效的適應(yīng)變壓器溶解氣體濃度數(shù)據(jù)的多變性與非線性特征。最為重要的一點(diǎn)是，這些用于分類診斷的方法都需要盡可能多的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且未能選擇最適合診斷故障的特征來(lái)建立分類診斷故障類型。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變壓器故障診斷是直接依賴于變壓器油中的溶解氣體濃度數(shù)據(jù)，溶解氣體濃度數(shù)據(jù)能夠反映出不同的故障類型。然而，從可靠而精準(zhǔn)的變壓器故障診斷任務(wù)要求角度出發(fā)，單獨(dú)直接依賴于溶解氣體的濃度數(shù)據(jù)是很難實(shí)現(xiàn)的，需要在溶解氣體濃度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步的挖掘其變化特征，使用更多的特征數(shù)據(jù)實(shí)施變壓器的故障診斷。然而，在現(xiàn)有的科研文獻(xiàn)與專利材料中，鮮有涉及這方面的研究成果，一般都是直接使用溶解氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分類診斷的研究。

此外，由于油侵式變壓器中的溶解氣體濃度數(shù)據(jù)所能展現(xiàn)出的類別特征有限，三比值法就摒棄直接使用溶解氣體濃度數(shù)據(jù)，而采用溶解氣體濃度之間的比值做進(jìn)一步的分類診斷。因此，對(duì)溶解氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步特征擴(kuò)展與選擇，對(duì)于故障診斷是有積極作用的。可以說(shuō)，利用溶解氣體濃度數(shù)據(jù)實(shí)施變壓器的故障診斷需要一個(gè)能應(yīng)對(duì)小樣本問(wèn)題，且能從最優(yōu)特征選擇的故障診斷方法技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的主要技術(shù)問(wèn)題是：利用油侵式變壓器油中的溶解氣體濃度數(shù)據(jù)，實(shí)施特征擴(kuò)展與分類特征選擇，并利用選擇后的特征建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而實(shí)施變壓器故障診斷。具體來(lái)講，本發(fā)明方法首先對(duì)溶解氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征和比值特征的雙重構(gòu)造。其次，本發(fā)明方法利用近鄰成分分析(Neighborhood，Component Analysis，縮寫：NCA)算法選擇最適合故障分類診斷的特征變量。最后，利用選擇的特征變量建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)施變壓器故障診斷。

本發(fā)明方法解決上述問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：一種基于特征選擇的油侵式變壓器故障診斷方法，包括以下所示步驟：