[发明专利]一种基于扩充三比值和关联规则的变压器故障分层诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于扩充三比值和关联规则的变压器故障分层诊断方法。首先基于在线或离线油中溶解气体数据，采用扩充三比值法对变压器故障进行初级诊断，用于不同程度的过热、放电或其他故障性质的判断及其早期预警；然后结合变压器故障树，实现故障性质和对应故障子集的分类；提取在线监测试验特征量，对故障子集中的故障类型进行一定的排除；最后采用关联规则分析故障类型和故障特征量的关联关系，从而构建变压器故障精细化诊断模型，实现故障性质、故障类型及故障可信度的动态评估。本发明能够克服传统变压器故障诊断方法过于依赖现场试验数据、故障诊断结果准确度不高且难以指导现场运维等问题，可提高变压器故障诊断的科学性和实用性。

技术领域

本发明涉及变压器故障诊断技术领域，具体涉及一种基于扩充三比值和关联规则的变压器故障分层诊断方法。

背景技术

变压器是电力系统中的关键设备之一，其运行状态直接影响着电力系统的安全稳定运行。电力运维单位大多采用在线监测、离线试验及日常运行维护等手段，收集变压器各类运行数据，以进一步了解并掌握其运行状态。但由于现有用于表征变压器运行状态的特征量众多且相对独立，变压器的状态评估及故障诊断往往依赖于运维人员的经验，容易造成误判或漏判，导致变压器的故障停运。因此，若能实现变压器故障的精准、快速和智能化诊断，对于提升变压器的安全稳定运行能力及减轻电力单位运维压力具有重要意义。

针对变压器故障诊断问题，根据所采用基础数据的不同，可将变压器故障诊断方法大致分为以下两类：(1)依托变压器油中溶解气体分析(DGA)，采用三比值法、Duval三角形法或神经网络等人工智能算法，识别变压器内部过热或放电性缺陷；(2)基于变压器运行及试验数据，采用关联规则、事例推理等方法，直接判断变压器故障类型。上述方法在现场应用中仍存在诸多问题，主要包括：(1)基于DGA的变压器故障诊断方法难以准确定位变压器故障部位，导致运维决策过于保守；(2)基于运行及试验数据的变压器故障诊断方法过于依赖现场数据，在现场数据并不充足的情况下难以发挥作用；(3)上述方法在变压器故障类型完整性、故障实时诊断、故障溯源及同一设备并发多个故障等特殊需求或应用场景下仍存在一定的局限性，制约了其在电力系统中的进一步推广应用。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于扩充三比值和关联规则的变压器故障分层诊断方法，该方法能够在少量运行检修数据的基础上实现变压器故障类型的快速诊断，实现变压器故障类型及概率评估，提高变压器故障诊断的科学性和准确性。

为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案，一种基于扩充三比值和关联规则的变压器故障分层诊断方法，包括如下步骤：

S1：收集被诊断的变压器的在线监测、离线试验及运维检修数据；其中，所述在线监测或离线试验数据两者中至少有一者应包含变压器油中溶解气体的组分类型、含量或产气速率。

S2：基于油中溶解气体含量或产气速率对故障的存在性进行先验判断，将变压器内部故障初步分为以下三种故障之一：过热故障、放电故障或其他故障。

S3：对于变压器内部判定存在放电或过热故障，结合所述变压器的在线或离线油中溶解气体数据，采用扩充三比值完成变压器初级故障诊断，诊断结果为以下六种故障性质之一：低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电或高能放电。

S4：基于变压器故障树，梳理变压器主要故障类型，建立变压器故障性质与故障类型的对应关系，得到上述故障性质所对应的故障子集，提取在线监测或离线试验特征量，对故障子集中的故障类型进一步的筛选；

S5：采用关联规则分析得到每种故障类型所对应的故障特征量及其相应权重，结合所述变压器的在线监测、离线试验和运维检修数据，采用遍历法对筛选的故障子集进行次级故障诊断，计算得到变压器故障类型、故障部位和相应故障可信度；若所有故障可信度均为零，则输出诊断结果为正常，并结束流程。