[发明专利]基于模糊聚类的变压器故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于变压器故障在线监测技术领域，具体涉及一种基于模糊聚类的变压器故障诊断方法。

背景技术

在我国现阶段，随着国民经济的快速发展，对电力的需求也呈现出快速增长的趋势。由于电力装机容量与电网规模的不断扩大，我国电力工业已经进入了大电网、大机组、高电压及高自动化的发展时期。2009年国家电网公司提出构建以特高压为骨干网架、各级电网协调发展的智能电网以及智能电网发展战略框架的六个环节则更加突显了输变电的重要性。确保智能化变电站的安全可靠运行是实现整个智能电网稳定运行的主要条件之一，而智能化电力变压器又是智能化变电站的重要组成部分，因此及时可靠地对智能化电力变压器潜在的故障进行诊断，对于保障智能电网运行具有深远的意义。

溶解气体分析技术是变压器内部故障诊断的主要手段，它为间接了解变压器内的一般隐患提供了依据；然而油中溶解气体是许多因素共同作用的结果，所以电力变压器绝缘故障类型与油中溶解气体组分含量之间的关系存在一定的模糊性及不确定性的特征。将模糊聚类的分析方法引入变压器的故障诊断中是现阶段一种比较新的研究方向。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于模糊聚类的变压器故障诊断方法，建立了基于模糊聚类的变压器故障诊断模型，能进一步提高电力变压器故障诊断的准确性。

本发明所采用的技术方案是，基于模糊聚类的变压器故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、根据在线监测数据，输入待分类对象的个数n和特征变量个数m，建立原始数据矩阵Y＝(y_ij)_n×m：

根据在线监测数据将论域U＝{y₁,y₂,y₃…,y_n}作为待分类的对象，其中每个对象由m个指标表示其性能，即Y_i＝{y_i1,y_i2…,y_im},(i＝1,2,…n)，建立原始数据矩阵，原始数据矩阵为Y＝(y_ij)_n×m；

步骤2、将原始数据矩阵中的数据标准化到[0，1]之间，获得模糊矩阵：

对步骤1建立的原始数据矩阵Y＝(y_ij)_n×m中的第i个变量进行标准化，就是将y_ij通过算法转换成y′_ij，具体按照以下算法转换：

yij′=yij-yi‾Ti,(1≤i≤n,1≤j≤m);]]>