[发明专利]基于数据挖掘的变压器故障预警系统

权利要求书

1.基于数据挖掘的变压器故障预警系统，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：建立变压器综合在线诊断系统，变压器综合在线诊断系统包括油中气体采集柜、数据采集模块和中心服务器，油中气体采集柜通过网线与数据采集模块通信，数据采集模块与中心服务器通信；

步骤2：油中气体采集柜用于测量和分析油浸式电力设备绝缘油中所含微量特征气体含量，生成气体浓度数据，并通过网线将气体浓度数据发送给数据采集模块；

步骤3：数据采集模块用于将气体浓度数据上传给中心服务器；数据采集模块还设有显示屏，数据采集模块通过显示屏显示气体浓度数据；

步骤6：在中心服务器中建立大卫三角分析模块、变压器大数据状态评价模块、专家数据库诊断模块和立体分析模块，立体分析模块和大卫三角分析模块分别采用立体分析法和大卫三角法分析气体浓度数据；

立体分析法模块通过对比C2H2比C2H4、CH4比H2和C2H4比C2H6的比值，生成三种比值结果，并通过这三种比值结果判断故障的类型；

大卫三角分析模块负责通过分析CH4、C2H4和C2H2这三种气体浓度的百分比，得出变压器的故障状态；

变压器大数据状态评价模块根据变压器运行时产生的气体浓度数据建立大数据库，根据大数据库挖掘出变压器部件运行参数与变压器状态和故障的关系；

专家数据库诊断模块存储了大部分的变压器故障记录，通过比对变压器型号、电压等级、故障类型和油中气体参数，查询出相似案例，并提供相似案例的解决方案。

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的变压器故障预警系统，其特征在于:所述微量特征气体含量包括氢气含量、甲烷含量、乙炔含量、乙烯含量、乙烷含量、一氧化碳含量、二氧化碳含量、总烃含量和微水含量。

3.如权利要求1所述的基于数据挖掘的变压器故障预警系统，其特征在于:所述油中气体采集柜采用光声光谱仪器采集绝缘油中所含微量特征气体含量，其型号为GTP-100光声光谱油中气体在线监测装置。

4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的变压器故障预警系统，其特征在于:所述数据采集模块负责与光声光谱仪器通信，并将光声光谱仪器获取的数据上传给所述中心服务器。