[发明专利]一种变压器故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种变压器故障诊断方法，属于供电领域。

背景技术

变电站是改变电压的场所，为了把电厂发出来的电能输送到较远的地方，必须把电压升高，变为高压电，到用户附近再按需要把电压降低，这种升降电压的工作靠变电站来完成，变电站的主要设备是变压器和开关。

变压器故障一直是危及电网安全的主要因素，变压器故障通常是伴随着电弧和放电以及剧烈燃烧而发生，随后电力设备即发生短路或其他故障，轻则停电检修，直接影响生产，严重时甚至会发生爆炸，造成重大经济损失。

由此可见，电力变压器是电力系统最重要的输电设备，同时也是电力系统中发生事故最多的设备之一，其运行状态直接影响系统运行的安全与稳定。如何确保变压器的安全运行受到了世界各国的广泛关注。通过对电力变压器定期进行预防性维护，实时检测高压设备的实际运行情况，检测与诊断其潜伏性故障或缺陷，提高诊断水平，做到有针对性的检修维护，达到早期预报故障，避免恶性事故的发生，具有重要的实际意义。

对于变压器，目前大多是采用油来绝缘和散热，变压器油与油中的固体绝缘材料在运行电压下，因电、热、氧化和局部电弧等多种因素会逐渐变质，裂解产生少量的低分子烃类变压器内部存在的潜伏性过热或放电故障又会加快产气的速率。油中溶解气体的组分和含量在一定程度上反应出变压器绝缘老化或故障的程度，可以作为反映变压器异常的特征量。

振动法是通过在变压器身表面安装振动传感器获得变压器器身振动信号来实现对运行只能够的变压器进行状态诊断，它与整个电力系统没有任何电气连接，对整个系统的运行没有任何影响，是一种安全、可靠、无干扰的方式。

因此，通过振动法诊断变压器内故障的有效手段。采用小波分析等方法对故障信号中干扰信号进行剔除，并通过神经网络对变压器内部故障发生及发展多过程、多故障的多模式进行诊断，能够快速并准确的诊断变压器故障，提高故障诊断效率。

发明内容

本发明设计开发了一种变压器故障诊断方法，能够剔除干扰的故障信号，快速准确的诊断变压器的故障。

本发明提供的技术方案为：

一种变压器故障诊断方法，包括如下步骤：

步骤1、采集变压器的振动信号，并进行降噪预处理；

步骤2、进行EMD分解，并通过设定的临界值来选择得到的IMF分量，能够防止低幅值的IMF分量被去除；

步骤3、进行小波分析，得到降噪后的特征向量；

步骤4、构建三层BP神经网络体系，将小波分析提取的特征向量作为BP神经网络训练的输入向量，进行训练，输出故障信号。

优选的是，所述步骤1中，通过传感器对变压器的振动信号进行采集，并通过带通滤波器进行滤波降噪，得到预降噪信号。

优选的是，所述步骤2中采用EMD方法对信号进行分解，得到最终原始数据序列其中，r_n(t)为残余项，代表信号的平均趋势，IMF分量c_i(t)代表信号的不同频段成分，得到相应平稳的的IMF分量。

优选的是，所述步骤2中设定的临界值为λ，设c_i(t)与原始信号的相关系数为α_i，i＝1,...,n，n为所述c_i(t)的个数，λ是由α_i最大值的比率决定，表示为：λ＝max(α_i)/μ,(i＝1,...,n)，μ为比率因子，取μ＝0.8，能够防止低幅值的IMF分量被意外去除。

优选的是，对所述步骤2中得到的信号x(t)进行3层小波包分解，设信号的频带范围为0～f₀，得到各子带宽度为f₀/2n，则第i个子带频率范围表示为：并对各层小波包系数进行重构，提取子带信号，用x_3,i表示第三层的第i个节点，得到总的重构信号为：

优选的是，对所得到的重构信号进行归一化处理，得到归一化后特征向量为I＝{I₀，I₁，I₂，I₃，I₄，I₅，I₆，I₇}。

优选的是，构建三层BP神经网络体系，将小波包分析提取的信号特征向量作为BP神经网络训练的输入向量，输入层神经元个数8个，输出层神经元为7个。