[发明专利]基于音频特征的电力变压器故障预测与诊断方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于音频特征的电力变压器故障预测与诊断方法，具体包括：S1.基于混沌振子检测噪声背景下电力变压器音频数据的有效信号；S2.计算在非线性梅尔刻度上的对数能量谱，作为电力变压器音频信号的特征量；S3.采用主成分分析方法计算电力变压器音频信号特征量的主元成分；S4.采用量子粒子群算法优化向量机算法的最优超参数训练电力变压器故障预测模型；S5.若电力变压器处于故障状态，则采用1/3倍频程算法提取故障特征频程幅值，与专家经验规则库进行对比，预测/得出电力变压器发生的故障类型。本发明可以提高对电力变压器运行状态故障预测的识别精度，减少计算量；还可以基于其他量测数据或红外图像进行故障判断。

技术领域

本发明属于电力变压器故障诊断技术领域，具体涉及一种基于音频特征的电力变压器故障预测与诊断方法及系统。

背景技术

在电力系统中，电力变压器起着电压变换、电能分配、调压、隔离等重要作用，事关电力系统的安全、稳定、可靠和经济运行。电力变压器结构复杂，主要由铁芯、绕组、油箱、油枕、绝缘套管、分接头等部分组成，且其一般安装在户外，工作环境恶劣，随着运行时间增加，难免发生故障，故障涉及绕组、主绝缘、引线、分接开关、套管等。电力部门根据DL/T573-95《电力变压器检修导则》及电力变压器的运行环境，按照“1)新投入运行的电力变压器在5年内进行一次大修，以后每10年进行一次大修；2) 每年至少进行一次小修；”的标准安排电力变压器的年度检修计划及电力系统的运行方式。对电力变压器进行定期检修，容易降低电力变压器的有效利用率，并且浪费大量人力、物力，甚至还会引发维修故障，产生“过修或欠修”。

电力变压器在运行的过程中，在内部电流、磁场的作用下产生机械形变，经过自身传导表现为振动信号，振动信号经过空气介质传播，变成了电力变压器在运行状态下的声音信号。人耳可以听到20～20kHz的声音，有经验的运维人员可以凭借耳朵听正在运行的电力变压器的声音，判断设备是否处于故障状态。但这种依靠运维人员的经验和主观判断的故障诊断方法具有很强的不确定性，基于声音传感器装置实时获取处于运行状态的电力变压器的声音信号，通过提取电力变压器运行状态下的音频特征，可以及时发现电力变压器的各类故障，做到防范于未然，此外还可以为电力变压器的运行管理提供方便，为检修提供依据，减少人力、物力的浪费。因此，开发一套基于音频特征的电力变压器故障预测与诊断系统具有非常重大的社会意义和经济效益。

电力变压器故障方面的研究一般包括两个方向：故障预测与故障诊断。故障诊断是在设备发生故障之后准确诊断出设备的故障原因并给出具体处理方法，但是仅适用于设备发生故障之后。而对于高强度、长时间运行的重要设备而言，故障预测能够减少维护成本，而且能够提前预知设备运行状况减少经济损失，有计划的进行维护，保障正常生产。故而对电力变压器进行故障诊断和预测必不可少，可以做到及时止损，防患未然。