[发明专利]一种变压器状态评估方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种变压器状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取变压器图像的时间序列，并根据时间序列的特征变化确定递归图；将递归图中的元素缩放为灰度值，得到递归图对应的灰度图；通过残差模块和卷积网络获取灰度图中关于变压器的退化特征；从预设的映射关系中确定退化特征对应的变压器当前健康状态，映射关系为基于度量约束的门控循环单元模型，所构建的退化特征与变压器健康状态的映射关系；根据预设的评价指标输出当前健康状态的状态评估。本发明可以准确评估变压的健康状态，可广泛应用于变压器状态评估领域。

技术领域

本发明涉及变压器状态评估领域，尤其是一种变压器状态评估方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

变压器作为配电网的重要元件和贵重资产，在电网智能化的背景下，对其健康评估提出了更高的要求。目前变压器健康评估的数据驱动方法基于监测数据描述变压器的退化规律。数据驱动方法需要通过信号处理或统计工具手动提取变压器的退化特征，提取的特征也往往仅关注全局特征，舍弃了局部退化特征。此外，现有的数据驱动方法往往关注时域模态信息，但时域模态信息不能很好的体现老化过程中的非稳态信息。现有技术存在以下问题：基于数据驱动的变压器健康评估方法通常需要通过信号处理或统计工具手动提取变压器的退化特征，但手动提取的特征往往仅能适用于某一种场合或某一种故障形式，当变压器工作环境或运行负荷发生改变时，其评估的准确性会大大降低；变压器的故障信号在采集过程中包含了大量的环境干扰信息，这些信息一方面可能使状态评估出现误判，另一方面可能包含大量的冗余信息，如何在消除环境信息干扰的同时完成故障信息的降维存在挑战；由于变压器故障信息的低采样率问题，导致现有的数据驱动方法往往只能提取大时间尺度下变压器的退化特征，忽略了变压器的局部退化特征，易造成关键退化信息的丢失。

上述的数据驱动方法的局限性使其难以应对复杂工况下变压器健康状态的准确评估。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种变压器状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，用于准确评估变压的健康状态。

本发明实施例的一方面提供了一种变压器状态评估方法，包括：

获取变压器图像的时间序列，并根据所述时间序列的特征变化确定递归图；

将所述递归图中的元素缩放为灰度值，得到所述递归图对应的灰度图；

通过残差模块和卷积网络获取所述灰度图中关于变压器的退化特征；

从预设的映射关系中确定所述退化特征对应的变压器当前健康状态，所述映射关系为基于度量约束的门控循环单元模型，所构建的退化特征与变压器健康状态的映射关系；

根据预设的评价指标输出所述当前健康状态的状态评估。

可选地，所述将所述递归图中的元素缩放为灰度值，得到所述递归图对应的灰度图，包括：

根据第一表达式将所述递归图中的元素缩放为灰度值，得到所述递归图对应的灰度图，第一表达式为：

其中，B_U和B_L为灰度图元素的上界和下界，P_scale设定为255，N表示时间序列数。

可选地，所述通过残差模块和卷积网络获取所述灰度图中关于变压器的退化特征，包括：

通过残差模块获取所述灰度图中关于变压器的局部动态特征；

通过卷积网络获取所述灰度图中关于变压器的全局动态特征；

将所述局部动态特征与所述全局动态特征进行融合，并提取变压器的退化特征。

可选地，所述方法还包括：