[发明专利]一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质

权利要求书

1.一种变压器故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立所述特征气体的浓度预测模型；

利用所述浓度预测模型对采集到的所述特征气体的当前浓度和当前电气参数进行处理，得到所述特征气体的下一时刻浓度；

根据所述特征气体的下一时刻浓度进行故障预测，得到预测故障类型。

2.根据权利要求1所述的变压器故障预测方法，其特征在于，在所述根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立所述特征气体的浓度预测模型的步骤中，包括：

获取变压器预设时间内所述特征气体的历史浓度和历史电气参数；

对所述历史浓度和历史电气参数进行标准化处理得到相关性交叉表；

根据所述相关性交叉表获取所述特征气体中每一种气体的自变量；

根据所述每一种气体的自变量建立每一种气体的浓度预测模型。

3.根据权利要求2所述的变压器故障预测方法，其特征在于，利用支持向量机算法建立所述每一种气体的浓度预测模型。

4.根据权利要求1-3任一所述的变压器故障预测方法，其特征在于，所述特征气体包括H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄和C₂H₂。

5.根据权利要求1-4任一所述的变压器故障预测方法，其特征在于，所述电气参数包括油温和负荷。

6.根据权利要求1-5任一所述的变压器故障预测方法，其特征在于，在根据所述特征气体的下一时刻浓度进行故障预测，得到预测故障类型的步骤中，包括：

获取所述特征气体的故障诊断模型；

利用所述故障诊断模型对所述特征气体的下一时刻浓度进行处理，得到预测故障类型。

7.根据权利要求6所述的变压器故障预测方法，其特征在于，在所述获取特征气体的故障诊断模型的步骤中，包括：

获取变压器故障案例，所述故障案例包括所述变压器油中溶解的所述特征气体的类型、数值及所述变压器设备状态类型；

将所述变压器故障案例进行处理得到训练数据集和测试数据集；

根据所述训练数据集和所述测试数据集建立所述故障诊断模型。

8.根据权利要求6或者7所述的变压器故障预测方法，其特征在于，利用C5.0分类决策树算法建立所述故障诊断模型，并利用C5.0分类决策树的后修剪算法对所述故障诊断模型进行优化。

9.一种变压器故障预测装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立所述特征气体的浓度预测模型；

第二处理模块，用于利用所述浓度预测模型对采集到的所述特征气体的当前浓度和当前电气参数进行处理，得到所述特征气体的下一时刻浓度；

第三处理模块，用于根据所述特征气体的下一时刻浓度进行故障预测，得到预测故障类型。

10.一种终端，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述权利要求1-8中任一所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现上述权利要求1-8中任一所述方法的步骤。