[发明专利]油浸式变压器状态评价方法

权利要求书

1.一种油浸式变压器状态评价方法，其特征在于，包括：

步骤1，根据油浸式变压器油气谱分析获得油气信息，提取待测数据x，待测数据x是含有五个维度信息的特征向量，五个维度信息分别为H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂的气体体积浓度；

步骤2，获取包含低温过热F1、中温过热F2、高温过热F3、局部放电F4、低能放电F5、高能放电F6这六种故障类型的故障油浸式变压器的历史数据，所述历史数据包含与步骤1中待测数据x相同的五个维度数据，根据故障类型，将所述历史数据分为六个故障簇C₁，C₂，C₃，C₄，C₅，C₆；

步骤3，计算待测数据x和六个故障簇间的相对邻近度l_c1(x,k)、l_c2(x,k)、l_c3(x,k)、l_c4(x,k)、l_c5(x,k)、l_c6(x,k)，其中k为选定的用来计算相对临近度的临近数据点个数，计算出六个相对邻近度中的最大值为l_max；

步骤4，根据最大值l_max的大小，判定油浸式变压器所属状态并进行相应的后续处理，其中，若l_max大于0.8，将设备的状态标记为故障状态，且该设备的故障类别为此邻近的故障数据簇的故障类别；若l_max处于区间[0.6，0.8]，将设备的状态标记为潜伏故障状态，并进一步判断设备向故障状态转化的速度和趋势；若l_max小于0.6，将设备的状态标记为健康状态，并计算设备的健康得分；

所述步骤3中，采用以下方法计算六个相对邻近度中的最大值为l_max：

记故障类型编号为j的簇为C_j，采用以下公式计算数据点x与数据簇C_j的邻近度l_j(x,k)：

其中，C_j(x,k)是数据点x的在簇C_j当中k个最近邻点的集合，y是簇中的一个x的最近邻点，d(x,y)是x和y之间的欧式距离；

将C_j内部数据点作为待测数据点，并以此计算出簇内邻近度，对所有内部数据点的簇内邻近度取平均值，得到C_j的基准邻近度l_jref；

数据点x和簇C_j的邻近程度由相对邻近度l_cj(x,k)表示：

最大邻近度l_max由下式计算出：

l_max＝max(l_c1(x,k),l_c2(x,k),l_c3(x,k))；

所述欧式距离d(x,y)由以下公式计算：

其中，m为数据维数，x_i代表数据点x在维度i上的坐标，y_i代表数据点y在维度i上的坐标，λ_i为维度i上的归一系数；

所述步骤4中，判断设备向故障状态转化的速度和趋势的步骤具体包括：

步骤a，采集并分析预设时间内油浸式变压器的油气数据，用不同时间的数据x构成时间序列X，具体包括以下步骤：

(1)设定序列X的长度N；

(2)确定末数据点时标t_xN：将数据点x的采集时刻设定为t_xN；

(3)计算相对邻近度：设定序列X的最大搜寻时间t_xmax；计算t∈[t_xs-t_xmax,t_xmax]范围内的数据点x(t)和故障数据簇C_j的相对邻近度l_cj(x(t),k)；

(4)确定初数据点时标t_x1：从t_xN开始向前搜索第一个相对邻近度l_cj(x(t),k)＝0.5±ε_x的数据点x(t)，ε_x为搜索允许误差，如果有符合要求的数据点，将对应数据采集时刻设定为t_x1；若无符合要求的数据点，将t_xN-t_xmax设定为t_x1；

(5)获取时间序列：以d_tx＝Δt_x/(N-2)为抽样间隔，从t_x1开始按照时间次序抽取N个数据点，得到最终的时间序列X＝{x(t_x1),x(t_x2),…,x(txN)}；

步骤b，对与x最近邻的故障数据簇C_j中和数据点x最靠近的k个故障数据点y_i(i＝1,2,…,k)提取对应的时间序列，标记为y_i(i＝1,2,…,k)；

步骤c，计算序列X和序列Y₁,Y₂,…,Y_k的动态时间弯曲距离D_dtw1,D_dtw2,…,D_dtwk；

其中，时间序列X＝{x(t_x1),x(t_x2),…,x(txN)}和时间序列Y＝{y(t_y1),y(t_y2),…,y(tyN)}之间的动态时间弯曲距离通过以下公式计算获得：

式中，d(x(t_x1),y(t_y1))＝||x(t_x1)-y(t_y1)||；R(X)＝{x(t_x2),x(t_x3),…,x(t_xN)}；R(Y)＝{y(t_y2),y(t_y3),…,y(t_yN)}；

步骤d，计算序列X和序列Y₁,Y₂,…,Y_k的归一距离D₁,D₂,…,D_k；

其中，归一距离D(X,Y)通过以下公式计算：

D(X,Y)＝D_dtw(X,Y)/N

式中，N为序列X和序列Y的长度；

步骤e，计算油浸式变压器的预期故障发展时间：

对于和序列X之间的距离D_i小于阈值T_D的序列Y_i，采用以下公式计算故障发展时间Δt_bi：

Δt_bi＝t_ybi-t_yNi；

将符合条件的所有故障发展时间归算到和与序列X相同的时间尺度下再求取平均值，以得到设备的预测故障发展时间Δt_b：

式中，C为所有距离条件的序列Y_i的故障发展时间Δt_bi的集合，N_c为C中的元素个数，dt_yi为序列Y_i的采样时间间隔，dt_x为序列X的采样时间间隔。

2.根据权利要求1所述的油浸式变压器状态评价方法，其特征在于，所述步骤4中，计算设备的健康得分的步骤具体包括：

对于每一类确定故障类型j，已知数据点x与其邻近度l_cj(x,k)，将邻近度转化为设备与这一故障类型相关的健康得分，设定100为满分，则设备在某个故障类别下的健康得分F_j(t)的公式为：

F_j(t)＝100·(1-max(1,l_cj(x,k)))

对设备在所有故障类别下的故障得分进行加权，得到设备的最终将健康状态得分：

式中，P_j为j类故障对应的权重。