[发明专利]一种用于提升变压器状态诊断准确性的抑制算法

说明书

本发明公开了一种用于提升变压器状态诊断准确性的抑制算法，属于变压器技术领域，包括通过利用线性抑制算法和抑制算法计算特征参数的异常程度，变压器出厂试验时记录的特征参数曲线进行对比，如果拟合度小于70％，则判断变压器异常并报警，解决了变压器早期故障诊断不准确的技术问题；本发明采用了经过抑制算法的异常程度来进行判据比较和诊断，大大优于用特征参数绝对值进行阀值比较及诊断的算法，能显著提高变压器早期故障诊断的准确性，本发明可以灵活组态抑制参数，提升变压器早期潜伏性故障的特征参数的信噪比，大大提高故障诊断的准确性，从而保证系统对运行检修工作的指导意义，实现该技术的推广和普及应用。

技术领域

本发明属于变压器技术领域，特别涉及一种用于提升变压器状态诊断准确性的抑制算法。

背景技术

电气设备状态在线监测技术是实现智能运维和保护用户重大资产的重要技术基础，由于电气设备早期故障信号较小，各种原理的传感器和在线监测手段都存在一定的误报率，导致诊断的准确性不足，很难直接指导运行检修工作。因此迫切需要一种能提高电气设备状态在线监测及诊断准确性的方法，从而提高在线监测和状态诊断系统的应用效果。

现有技术存在的问题和缺点：

(1)任何单一原理的在线监测装置都存在信噪比较小，误报率较高的问题；

(2)设备的运行参数和在线监测的设备状态参数有密切关联性，但缺乏关联算法；

(3)结合多种状态参数的综合在线监测装置需要一种提升诊断准确性的算法。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于提升变压器状态诊断准确性的抑制算法，解决了变压器早期故障诊断不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种用于提升变压器状态诊断准确性的抑制算法，包括如下步骤：

步骤1：在变压器上设置监测装置，监测装置实时在线监测变压器运行时所产生的特征参数；

步骤2：将变压器出厂试验时记录的特征参数曲线以出厂试验数据表的方式存储到监测装置中；厂试验数据表包括影响因子factor0和特征参数status0，影响因子factor0按整数单位存储；

步骤3：监测装置设定一个阈值，当实时监测到的特征参数小于该阈值时，执行步骤4；当实时监测到的特征参数大于该阈值时，步骤5；

步骤4：监测装置启动线性抑制算法计算特征参数的异常程度，其步骤如下：

步骤A1：设定实际测量的特征参数为特征参数status1，影响该特征参数的影响因子为factor1；

步骤A2：根据以下公式计算实测特征参数线性抑制曲线函数：

f₁＝status1÷factor1；

步骤A3：执行步骤6；

步骤5：监测装置启动抑制算法计算特征参数的异常程度，其步骤如下：

步骤B1：设定实际测量的特征参数为特征参数status2；影响特征参数status2的影响因子为factor2；

步骤B2：在厂试验数据表中找出与影响因子factor2相邻的两个出厂影响因子factor2'和factor2”，取factor2的小数部分factor2”'，根据以下公式计算曲线抑制影响因子factor3：

factor3＝[factor2'+(factor2”-factor2')]÷(factor2”')；

步骤B4：根据以下公式计算实测特征参数曲线抑制曲线函数：