[发明专利]结合多级局部密度聚类的油浸式变压器故障状态评估方法

摘要

本发明涉及结合多级局部密度聚类的油浸式变压器故障状态评估方法，先选取特征气体指标并收集油浸式变压器特征气体的相关故障及非故障数据集，将收集得到的数据集划分为训练数据集，测试数据集和未知故障数据集后，对训练数据集进行打分与归一化预处理，再对训练数据集进行分级局部密度聚类算法分析，确定每个子聚类结果所包含的故障类型，搭建一个故障状态评估模型；带入测试数据集后，通过数据之间的欧氏距离对测试数据进行归类并结合三比值法进一步判断故障类别。该故障状态评估方法客观公正，简单易行，准确率高，并能随油浸式变压器的实际情况对故障状态评估模型进行修正。

主权项

1.结合多级局部密度聚类的油浸式变压器故障状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选取特征气体指标并收集油浸式变压器特征气体的相关故障及非故障数据集；S2：将收集得到的特征气体数据集划分为训练数据集C1，测试数据集C2和未知故障数据集C3；S3：对训练数据集C1进行打分处理；S4：对已经过打分处理的数据集进行归一化处理；S5：对已经过归一化处理的训练数据集C1进行多级局部密度聚类处理；S6：将整合的聚类结果用聚类类别故障表表示，并转换成聚类类别故障识别表，从而确定每个子聚类结果所包含的故障类型，以此作为故障状态评估模型；带入测试数据集C2，按照欧氏距离对测试数据集C2进行归类，结合三比值法进行故障分类；并通过测试数据集C2进行准确率验证；S7：带入未知故障数据集C3进行验证，若连续多次出现变压器故障诊断错误，则判断测试样本平均距离和训练样本平均距离之间的大小情况，若测试样本平均距离比训练样本平均距离之比大于1.2，则重新整合全部数据进入S2步骤操作，以重新修正故障状态评估模型,直至变压器故障状态评估正确。