[發明專利]一種變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法

有效

• 申請號: 202011117423.3
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112485609B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 陳偉根;楊定坤;劉建;萬福;史海洋;孫銳;周永闊;李云賢;張薷月;王澤偉
• 申請（專利權）人: 重慶大學;國網山東省電力公司德州供電公司
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12;G01N21/65
• 代理公司: 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙) 11689
• 代理人: 趙卿;肖繼軍

1.一種變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于，所述診斷方法包括以下步驟：

步驟1：模擬真實變壓器的老化狀態，獲取老化絕緣油樣本；

步驟2：將步驟1所獲得的老化絕緣油樣本劃分為訓練樣本和測試樣本；

步驟3：構建油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型；

步驟4：利用步驟2所得的訓練樣本對步驟3所構建的油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型進行訓練，并通過測試樣本測試訓練后得到的油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型；

步驟5：采集待診斷的運行中的變壓器絕緣油，獲取絕緣油拉曼譜圖光譜向量，將其作為輸入樣本數據輸入至步驟4所得到的訓練并經過測試后的油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型；

步驟6：根據步驟5中油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型的輸出結果，判斷變壓器絕緣油的老化程度。

2.根據權利要求1所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

在步驟1中，將真實變壓器置于密封系統中，在120℃條件下模擬真實變壓器的老化狀態來獲取老化絕緣油樣本。

3.根據權利要求1或2所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

在步驟1中，分別獲取老化時間0，1,5,10,20,35,50和80天加速老化油樣。

4.根據權利要求3所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

在步驟3中，所述油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型采用“if-then”規則形式來定義，包括輸入層、模糊化層、模糊規則計算層和輸出層；

輸入層為油紙絕緣的拉曼譜圖向量，輸出層為油紙絕緣老化程度。

5.根據權利要求4所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

在油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型中，所述模糊化層采用隸屬度函數對輸入值進行模糊化得到模糊隸屬度值μ；

其中，μ為模糊隸屬度值；x_j為第j個輸入變量；為第i個輸入變量對應的模糊系統的模糊集；分別為第i個樣本的第j個輸入變量的隸屬度函數的中心和寬度。

6.根據權利要求5所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

模糊規則計算層采用以下模糊連乘公式計算得到模糊算子ωⁱ：

ωⁱ為模糊算子，μ為模糊隸屬度值；為第i個輸入變量對應的模糊系統的模糊集，k為輸入參數數；n為模糊子集數。

7.根據權利要求6所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

輸出層采用下式計算：

其中，為模糊系統參數，y_i為根據模糊規則得到的輸出，ωⁱ為模糊算子，n為模糊子集數，k為模糊系統參數中下標j的最大數即輸入參數數。

8.根據權利要求7所述的變壓器油紙絕緣老化拉曼光譜診斷方法，其特征在于：

在步驟4中，將訓練樣本的拉曼譜圖向量作為輸入，以訓練樣本的老化狀態作為輸出，對油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型進行訓練，具體包括以下內容：

按照下式計算期望輸出和實際輸出的誤差：

式中，y_d是油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型期望輸出；y_c是油紙絕緣老化拉曼光譜診斷模型實際輸出；e為期望輸出和實際輸出的誤差；

根據所計算的誤差對模糊系統參數、隸屬度函數的中心和寬度進行修正后進一步迭代，直到達到設定的迭代次數或者誤差e小于設定閾值：

式中，為模糊系統參數；α為網絡學習率；x_j為第j個輸入變量；

式中，分別為隸屬度函數的中心和寬度。