[发明专利]电力变压器故障诊断模型的建立方法

权利要求书

1.一种电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基于故障类型明确的油中溶解气样本建立数据集，并根据所述故障类型明确的油中溶解气样本数据集建立对应的扩展特征集D，其中，所述扩展特征集D包括多个特征项；

S2：规范化所述扩展特征集D，采用Relief F算法对所述多个特征项求解特征权重并排序筛选，建立特征子集D1；

S3：根据Pearson积矩相关系数，对所述特征子集D1求解相关系数并筛选，构成特征子集D2；

S4：根据改进遗传算法，基于所述特征子集D2综合求解最优故障诊断模型参数，建立电力变压器故障诊断模型。

2.根据权利要求1所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

选择基于径向基核函数的支持向量机作为电力变压器故障诊断分类器，存在众多关键参数组合(C,γ)，其中，所述分类器的输入项来自特征子集D2，对应故障类型作为所述分类器的输出项；

根据改进遗传算法优化所述多个关键参数组合(C,γ)，得到故障诊断模型最优参数组合(C_best,γ_best)；

根据故障诊断模型最优参数组合(C_best,γ_best)，得到电力变压器故障诊断模型。

3.根据权利要求2所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，还包括：

利用所述电力变压器故障诊断模型，诊断待测油中溶解气的故障类型。

4.根据权利要求1所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，在步骤S1中，故障类型已知的油中溶解气包括：氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔，所述扩展特征集D的多个特征项至少包括下列一个：气体相对含量、相互比值组合、烃类气体比值及总和。

5.根据权利要求2所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，对应故障类型包括：正常状态、局部放电、低能放电、高能放电、低温过热、中温过热、高温过热。

6.根据权利要求1所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，在步骤S2中，利用ReliefF算法求解所述多个特征项权重并排序，保留满足预定阈值ε₁的特征项，构成特征子集D1。

7.根据权利要求1所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，在步骤S3中，比较所述特征子集D1中多个特征项之间的相关系数，剔除超过预定阈值ε₂的特征项，构建所述特征子集D2。

8.根据权利要求2所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法，其特征在于，在步骤S4中，根据改进遗传算法，通过选择、交叉、变异、求解适应度值、终止条件对比处理迭代优化求解支持向量机最优惩罚参数C_best和最优径向基函数参数γ_best。

9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括：根据权利要求1-8任一项所述的电力变压器故障诊断模型的建立方法。