[发明专利]一种变压器故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种变压器故障诊断方法，包括，采集电力系统中变压器的历史预防性试验数据及故障数据并进行预处理；利用相关性分析策略分析预处理后的所述数据项间的相关性，得到特征量集；结合蚁狮优化策略对支持向量机进行优化，获得优化后的支持向量机模型；利用所述支持向量机模型对所述变压器进行故障诊断。本发明结合变压器大量的预防性试验数据及历史故障数据，分析数据间的关联性，对变压器预试数据中故障信息进行提取，建立训练数据集和测试数据集，利用蚁狮优化后的支持向量机模型进行变压器故障诊断，具有准确率高、训练时间短的优点，具有工程实际应用价值。

技术领域

本发明涉及电力系统的技术领域，尤其涉及一种变压器故障诊断方法。

背景技术

电力系统能否安全稳定运行、尽量避免事故的发生，在很大程度上决定于系统内的电力设备，一旦设备发生故障，电网的安全运行状态将极有可能遭到破坏。因此，电力设备的安全运行是避免电网发生重大事故的首道防线，而电力变压器作为电力系统的枢纽设备，造价高昂、维护成本不菲，变压器运行情况是否稳定、是否出现故障、是否处于健康状态，将直接影响到电网能否安全、稳定运行。

变压器预防性试验针对变压器运行情况对各项特征量进行检测评定，带来了海量的预试数据，这些数据表征了在变压器运行过程中产生的各项特征参量的即时情况，可以反映变压器当前整体运行状况，特别是反映出变压器在当前运行条件下的各类故障情况。通过变压器预防性试验数据可以对故障类型进行判断。目前常用的故障诊断方法多为基于运行数据的智能算法，存在着数据应用量不足、无法高效选择关联数据的问题。如何高效应用变压器预试数据，采用改进的智能算法对变压器故障实现快速高效的具体诊断，同样是当前研究的重点问题。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种变压器故障诊断方法，能够解决电力企业运行信息平台大量预防性试验数据应用不足的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，采集电力系统中变压器的历史预防性试验数据及故障数据并进行预处理；利用相关性分析策略分析预处理后的所述数据项间的相关性，得到特征量集；结合蚁狮优化策略对支持向量机进行优化，获得优化后的支持向量机模型；利用所述支持向量机模型对所述变压器进行故障诊断。

作为本发明所述的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述历史预防性试验数据包括，铭牌信息、油监视数据、色谱监视数据；所述故障数据包括，设备编号、故障时间、故障类型。

作为本发明所述的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：预处理所述数据包括，剔除错误的所述数据，利用插值法对部分缺失数据进行补充。

作为本发明所述的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：包括，利用Spearman相关系数和Kendall相关系数分别计算所述数据项间的相关性；统计分析计算结果并将各类特征量分为五类；将相关关系强弱出现频次作为所述特征量分类的标准，结合两种相关性结果综合分析，获得用于故障诊断的所述特征量集。

作为本发明所述的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述Spearman相关系数包括，

其中，R_i和S_i是观测值i的取值等级，和是两个变量的平均等级，N是观测值的总数量。

作为本发明所述的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述Kendall相关系数包括，