[发明专利]一种油浸式电力变压器的故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种油浸式电力变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括：

获取故障类型、油中溶解气体成分以及每种所述油中溶解气体成分对应的浓度，并存储到数据库内；所述数据库包括G种故障类型和I个故障特征；所述故障特征包括所述油中溶解气体成分以及每种所述油中溶解气体成分对应的浓度；

根据已构建的样本数据库中的数据，计算在每个故障特征下每种故障类型的似然值；

确定每个所述故障特征的主观权重；

根据所述似然值，利用贝叶斯公式，对所有所述主观权重进行修正；

构建第一权重向量集合；所述第一权重向量集合包括G个第一权重向量；第g个所述第一权重向量为第g个所述故障类型对应的所有修改后的主观权重所构成的权重向量；

根据所有所述第一权重向量，计算第二权重向量；所述第二权重向量中的元素ω_i表示第i个所述故障特征的诊断权重；

根据所有所述故障类型和所有所述故障特征，构建故障属性识别矩阵；所述故障属性识别矩阵为G行I列的矩阵；所述故障属性识别矩阵中的元素a_i,g表示在第g个所述故障类型发生时，第i个所述故障特征的取值范围；

根据所述故障特征和所述故障属性识别矩阵，计算在每个所述故障特征下每个所述故障类型的隶属度；

根据所述诊断权重和所述隶属度，计算每个所述故障类型的属性测度值，并将属性测度最大值对应的故障类型确定为油浸式电力变压器的故障类型；

所述根据所有所述第一权重向量，计算第二权重向量，具体包括：

构建最小二乘优化目标函数；所述最小二乘优化目标函数为

式中，Ω表示第二权重向量，ω_i表示第i个所述故障特征的诊断权重，表示在第g个故障类型下第i个故障特征修正后的主观权重，s_i,g表示在第i个故障特征下第g个故障类型的似然值；

根据所述最小二乘优化目标函数和所有所述第一权重向量，采用拉格朗日乘数法，计算第二权重向量。

2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述根据已构建的样本数据库中的数据，计算在每个故障特征下每种故障类型的似然值，具体包括：

根据公式计算在每个故障特征下每种故障类型的似然值；

式中，s_i,g表示在第i个故障特征下第g个故障类型的似然值，N(G＝g,I＝i)表示样本数据库中第g个故障类型对应的第i个故障特征的样本数；N(I＝i)表示样本数据库中第i个故障特征的样本数。

3.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述似然值，利用贝叶斯公式，对所有所述主观权重进行修正，具体包括：

根据公式对所有所述主观权重进行修正；

式中，表示在第g个故障类型下第i个故障特征修正后的主观权重，μ_i表示第i个故障特征的主观权重，s_i,g表示在第i个故障特征下第g个故障类型的似然值。

4.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述故障特征和所述故障属性识别矩阵，计算在每个所述故障特征下每个所述故障类型的隶属度，具体包括：

将第i个故障特征的测量值x_i分别与所述故障属性识别矩阵的第i列元素a_i,g进行比较，并当所述测量值x_i在元素a_i,g的范围内时，在第i个故障特征下第g个故障类型的隶属度为1，当所述测量值x_i不在元素a_i,g的范围内时，在第i个故障特征下第g个故障类型的隶属度为0，重复上述操作，计算出在每个所述故障特征下每个所述故障类型的隶属度。

5.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述诊断权重和所述隶属度，计算每个所述故障类型的属性测度值，具体包括：

根据公式计算每个所述故障类型的属性测度值；

式中，M(g)表示第g个故障类型的属性测度值，ω_i表示第i个故障特征的诊断权重，表示在第i个故障特征下第g个故障类型的隶属度。