[發(fā)明專利]基于學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的變壓器故障診斷方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110945705.0
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113625088A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉益岑;劉小江;馬小敏;范松海;羅磊;吳天寶
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 成都盈信專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51245
• 代理人: 崔建中

本發(fā)明公開了一種基于學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的變壓器故障診斷方法，包括步驟：使用信念A(yù)daBoost算法，將多個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)作為弱分類器構(gòu)造強(qiáng)分類器；獲取待測變壓器的油色譜數(shù)據(jù)，使用強(qiáng)分類器進(jìn)行故障診斷，得到變壓器的故障類型。油色譜數(shù)據(jù)為變壓器油中溶解氣體含量的七種無編碼比值，七種無編碼比值為甲烷/氫氣、乙烯/乙烷、乙炔/乙烯、乙炔/總烴、乙烯/總烴、甲烷/總烴、(乙烯+甲烷)/總烴，其中總烴是甲烷、乙烷、乙烯和乙炔含量的總和；故障類型為：中低溫過熱、高溫過熱、局部放電、低能放電或高能放電。本發(fā)明提高了診斷模型的泛化能力，診斷方法提高了變壓器故障診斷準(zhǔn)確率，適用性更好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)度與故障分析技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的變壓器故障診斷方法。

背景技術(shù)

隨著我國電力系統(tǒng)的快速發(fā)展與電壓等級的不斷提高，電力設(shè)備的健康狀態(tài)已經(jīng)成為影響電能持續(xù)穩(wěn)定供應(yīng)的關(guān)鍵因素。變壓器作為最重要的電力設(shè)備之一，是變電站巡檢的重要環(huán)節(jié)之一。當(dāng)變壓器出現(xiàn)故障征兆時(shí)，變壓器油會迅速分解并產(chǎn)生大量的氫烴類氣體。通常根據(jù)氣體濃度的比值確定變壓器故障類型，但對于變壓器故障分類準(zhǔn)確率不高?，F(xiàn)有的故障分類方法絕大多數(shù)是單一的故障分類方法，單一故障分類方法的泛化能力很弱。隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變壓器故障診斷已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)作為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分支，被認(rèn)為是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與膜計(jì)算的結(jié)合，具備處理分類問題的潛力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的變壓器故障診斷方法，能夠在復(fù)雜故障情況下，根據(jù)氣體濃度的比值準(zhǔn)確識別變壓器故障類型。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案如下：

基于學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的變壓器故障診斷方法，包括，

步驟1：使用信念A(yù)daBoost算法，將M個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)作為弱分類器構(gòu)造強(qiáng)分類器；

1.1獲取訓(xùn)練集x_i，i＝1,2,…,N；x_i為變壓器的油色譜數(shù)據(jù)；

1.2令m＝1，初始化訓(xùn)練集的權(quán)重w_m,i＝1/N；

1.3使用第m個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)對訓(xùn)練集x_i進(jìn)行分類得到類別y_i；y_i∈{1,2,…,K}，其中{1,2,…,K}分別對應(yīng)變壓器故障類型；

1.4獲取第m個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的第k個(gè)故障類型的分類概率其中表示第k個(gè)故障類型的數(shù)據(jù)點(diǎn)x_i到另一個(gè)故障類型的數(shù)據(jù)點(diǎn)x_j的距離，k＝1,2,…,K；

1.5計(jì)算第m個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的分類誤差err_m，

計(jì)算第m個(gè)學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的權(quán)重α_m，

1.6如果err_m(K-1)/K，則更新訓(xùn)練集的權(quán)重為

其中，

否則，跳轉(zhuǎn)到1.8；

1.7如果mM，則令m＝m+1，跳轉(zhuǎn)到1.3；否則繼續(xù)；

1.8線性組合得到強(qiáng)分類器步驟2：獲取待測變壓器的油色譜數(shù)據(jù)，使用強(qiáng)分類器進(jìn)行故障診斷，得到變壓器的故障類型。