[发明专利]一种油浸式电力变压器的故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开一种油浸式电力变压器的故障诊断方法及系统，涉及变压器故障诊断技术领域，主要包括利用概率统计方法将故障特征的主观权重作为先验信息，并利用特定故障特征下，各种故障类型发生概率的似然值对故障特征的主观权重进行修正；同时，为了克服诊断分类不清或不合理的问题，利用故障属性识别矩阵结合修正后的故障特征的主观权重，计算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。应用本发明，可有效实现电力变压器的故障监管，提高电力系统运行的可靠性和效率。

技术领域

本发明涉及变压器故障诊断技术领域，特别是涉及一种油浸式电力变压器的故障诊断方法及系统。

背景技术

变压器的运行状态决定了整个电力系统能否正常运行，所以要尽量避免和减少变压器故障的发生。在电力系统中油浸式变压器居多，所以变压器油中溶解气体分析技术(Dissolved Gas Analysis，DGA)在变压器的故障诊断中最为常用。变压器发生不同的故障时，油中溶解气体浓度就会发生相应变化，通过分析气体成分(主要是碳氧化物和烷烃类气体)，就可以利用相关指标进行故障分类和诊断。因此，需要提出行之有效的评估方法，利用检测结果，诊断变压器可能发生故障的种类，从而使得变压器能够更加可靠的服务于电力系统。

国内外学者提出了多种指标评估算法(如特征气体法、三比值法、神经网络法等)，这些算法主要根据油中气体组分含量或比值对变压器的故障进行诊断。这些评估方法的主要问题是确定的权重主观性较强，无法根据客观故障特征值的大小调整变化，无法客观诊断故障；此外某些方法诊断体系单一，无法有效区分复合故障，且只能做到定性评估，无法实现定量评估；某些神经网络法，在训练过程中容易陷入局部最优，故障样本的数量对故障诊断精度也有较大影响，且对于多类型故障和部分信息缺失时的识别准确率有待提高。

因此，需要一种客观准确的油浸式电力变压器的故障诊断方法，可以有效实现电力变压器的故障监管，帮助提高电力系统运行的可靠性和效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种油浸式电力变压器的故障诊断方法及系统，有效实现电力变压器的故障监管，提高电力系统运行的可靠性和效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种油浸式电力变压器的故障诊断方法，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。