[发明专利]一种矿用隔爆型干式变压器故障在线诊断及预警方法

摘要

一种矿用隔爆型干式变压器故障在线诊断及预警方法，目的是提高故障诊断准确性和快速性；本发明先确定监测量；提取特征值：对局部放电信号提取三维谱图参量和二维统计参量作为特征量，对于运行电压、电流以及铁芯泄漏电流，提取其有效值作为特征值，温度参量以实时值作为特征量；用归一化方法计算每个特征量的相应值并作为智能诊断系统的输入参量；采集不同环境下各监测量的值，获取相应环境下神经网络的训练和测试样本；建立神经网络，选用广义RBF神经网络智能诊断方法；利用样本数据训练神经网络，形成故障诊断工具；建立数据库；将采集的实时数据及上述诊断结果实时存入到地面服务器实时数据库和实时预警信息表格中，通过专家系统进行诊断和预警。

主权项

1.一种矿用隔爆型干式变压器故障在线诊断及预警方法，其特征是：(1)确定监测量；在线监测环境温度、变压器三相绕组与铁芯温度、变压器三相运行电压、三相运行电流、绕组局部放电、铁芯泄漏电流、变压器三个进线和三个出线触头温度、三个调压线圈接线柱和三个接线组别接线柱温度；(2)特征值提取；通过将相位坐标轴和放电量坐标轴所在平面划分成网格，并统计每个网格的放电次数，得到局部放电三维谱图统计参量：放电次数n、放电量q、放电相位反映放电信号整体特征；按照以下参量的数学公式编程提取局部放电二维谱图统计特征量：正、负半波偏斜度正、负半波陡峭度放电量因数Q，互相关系数cc，相位不对称度φ，修正的互相关系数mcc，反映放电二维波形形状特征；运行电压、运行电流以及铁芯泄漏电流参量均为变化较慢的工频正弦量，提取其有效值作为特征值；温度参量以实时值作为特征量；(3)特征量处理；为减小特征量的互斥性，用归一化方法计算每个特征量的相应值并作为智能诊断系统的输入参量；(4)建立故障模型；采集不同环境温度和湿度下各监测量的值，获取相应环境下神经网络的训练和测试样本；分别模拟绕组局部短路、绕组断路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地，建立绕组故障模型；分别模拟铁芯多点接地、铁芯散热不良、铁芯局部短路，建立铁芯故障模型；根据故障模式将训练样本分类，并对其输出编码；测量煤矿井下多组温度和湿度数据组，根据温度、湿度参量变化快慢将温度、湿度这两个参数分为若干个等级，取中间温度和湿度等级值作为两个参量的标准等级；分别测试各故障模型在两个环境参数不同等级下的监测量数据，提取特征量并形成各种故障模式在两个环境参数不同等级下的训练、测试样本；对于受环境温度、湿度影响不大的故障在任意环境等级下均以所述标准状态下的特征量数组作为神经网络训练与测试样本；(5)建立神经网络；选用广义RBF神经网络智能诊断方法建立神经网络；选择径向基函数作为隐含层的基函数，隐含层中心及宽度参数的确定采用有教师学习算法，即“K-均值聚类算法”；隐含层到输出层的权值采用“LMS算法”方法确定；(6)故障诊断；分别利用温度、湿度两个环境参数不同等级下的训练和测试样本训练与测试神经网络，最后分别保存温度和湿度每个等级下的神经网络参数，并生成每个网络参数相对于温度和湿度的变化曲线，得到各个参数关于温度和湿度的函数；在线运行系统时，将在线采集的环境温度、湿度代入上述得到的各个参数关于温度和湿度的函数中，从而计算得到关于温度和湿度的两组网络参数，即对于任一网络参数，用温度函数和湿度函数计算得到网络参数的两个值，取其平均值作为该网络参数最终值；向网络输入实时数据特征量向量，运行网络得到输出二进制编码，根据编码确定故障种类；(7)建立数据库；在地面服务器上建立SQL server数据库，分别建立数据表格存放以下信息：变压器制造参数、实时数据、历史数据、实时预警信息、历史预警信息；(8)故障预警；将采集的实时数据及上述诊断结果实时存入到地面服务器实时数据库和实时预警信息表格中，通过专家系统进行诊断和预警；在服务器设计人机界面实时显示实时数据及诊断结果，工作人员可以根据实时数据随时分析每个参量的变化趋势；当诊断结果显示变压器可能出现某种故障时，人机界面指示灯闪烁并发出报警声，提醒工作人员采取相应措施消除故障隐患，从而到达故障预警的目的。