[發明專利]一種變壓器故障分類方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202111396305.5
• 申請日: 2021-11-23
• 公開（公告）號: CN113988218A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 云昌鋒;喻林波;張建偉;周自林;馮國強
• 申請（專利權）人: 華能洋浦熱電有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06N7/02
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 劉靜

1.一種變壓器故障分類方法，其特征在于，包括：

獲取待分類的變壓器故障數據信息；

將所述變壓器故障數據信息進行模糊推理分析，得到故障模糊結果；

對所述故障模糊結果進行分析得到推理故障類型；

將所述推理故障類型與現有的故障類型進行對比分析，得到故障分類結果。

2.根據權利要求1所述的變壓器故障分類方法，其特征在于，所述將所述變壓器故障數據信息進行模糊推理分析，得到故障模糊結果，包括：

通過預設算法對所述變壓器故障數據信息進行故障特征的篩選，得到多個故障輸入特征；

將所述故障輸入特征進行模糊推理，得到故障輸入特征的總權值；

通過對所述故障輸入特征的總權值進行高斯模糊隸屬度分析，得到故障模糊結果。

3.根據權利要求2所述的變壓器故障分類方法，其特征在于，所述將所述故障輸入特征進行模糊推理，得到故障輸入特征的總權值，包括：

將每個故障輸入特征進行模糊推理，得到多個規則下最佳動作的強度值；

將所述多個規則下的最佳動作強度值相加并進行標準化處理，得到故障輸入特征的總權值。

4.根據權利要求2所述的變壓器故障分類方法，其特征在于，所述通過對所述故障輸入特征的總權值進行高斯模糊隸屬度分析，得到故障模糊結果，包括：

將所述故障輸入特征的總權值代入預設的深度學習模型進行高斯模糊隸屬度計算，得到故障模糊結果。

5.根據權利要求1所述的變壓器故障分類方法，其特征在于，所述對所述故障模糊結果進行分析得到推理故障類型，包括：

從所述故障模糊結果中提取故障標識符；

對所述故障標識符進行最高歸一化隸屬度分析，得到推理故障類型。

6.根據權利要求1所述的變壓器故障分類方法，其特征在于，所述將所述推理故障類型與現有的故障類型進行對比分析，得到故障分類結果，包括：

將所述推理故障類型與現有的故障類型進行對比；

若對比結果一致，則直接得到故障分類結果；

若對比結果不一致，則將返回所述對所述故障模糊結果進行分析得到推理故障類型的步驟，直至得到推理故障類型與現有的故障類型的對比結果一致。

7.一種變壓器故障分類裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊：獲取待診斷的變壓器故障數據信息；

分析模塊：將所述變壓器故障數據信息進行模糊推理分析，得到故障模糊結果；

推理模塊：對所述故障模糊結果進行分析得到推理故障類型；

對比模塊：將所述推理故障類型與現有的故障類型進行對比分析，得到故障分類結果。

8.根據權利要求7所述的一種變壓器故障分類裝置，其特征在于，所述分析模塊包括：

篩選模塊：通過預設算法對所述變壓器故障數據信息進行故障特征的篩選，得到多個故障輸入特征；

模糊推理模塊：將所述故障輸入特征進行模糊推理，得到每個特征點的總權值；

計算模塊：通過對所述特征點的總權值進行高斯模糊隸屬度分析，得到故障模糊結果。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計算機指令，所述處理器通過執行所述計算機指令，從而執行權利要求1-6中任一項所述的變壓器故障分類方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使所述計算機執行權利要求1-6中任一項所述的變壓器故障分類方法。