[发明专利]一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统

说明书

本发明提供了一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统，包括：获取变压器的各特征气体浓度、油温和负荷数据的历史数据；对各特征气体浓度之间以及特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析，并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型；以当前时刻与预测目标特征气体的相关性大于预设阈值的相关特征气体浓度、油温和负荷数据作为输入变量，输入所述变压器油中溶解气体浓度预测模型，得到目标特征气体未来时刻的浓度预测值。该方法和系统能挖掘出与待预测选定气体相关性较大的因素作为输入变量，建立变压器油中溶解气体浓度预测模型，能够准确预测变压器各特征气体浓度，提升对变压器的掌控能力。

技术领域

本发明属于电网设备状态监测技术领域，具体讲涉及一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统。

背景技术

变压器故障早期诊断的最佳方法主要是油中溶解气体分析法，通过变压器油中溶解特征气体浓度能够捕捉到变压器设备故障的前兆。实际中，常用变压器油中溶解气体分析方法来监测和判断变压器在油样采集时的运行情况，及时发现变压器隐藏的缺陷或故障。其原理是：充油电力变压器在长期的运行过程中受到电或热的作用会老化和劣化，产生少量的特征气体溶解在变压器油中。总体来讲溶解气体的量是一个逐步平稳积累的过程，但在故障或异常发生时，气体含量数值会发生较大的变化。当前相关的技术主要考虑气体和气体间的关联关系，缺少对其他因素，例如油温和负荷的考虑；且检测到气体浓度发生较大变化时，故障已经发生了，缺乏对变压器故障的预判能力。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种变压器油中溶解气体浓度预测方法，其改进之处在于：

获取变压器的各特征气体浓度、油温和负荷数据的历史数据；

对所述各特征气体浓度之间以及所述特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析，并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型；

以当前时刻与预测目标特征气体的相关性大于预设阈值的相关特征气体浓度、油温和负荷数据作为输入变量，输入所述变压器油中溶解气体浓度预测模型，得到目标特征气体未来时刻的浓度预测值。

本发明提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，所述对各特征气体浓度之间以及所述特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析，并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型，包括：

对所述各特征气体浓度、油温和负荷的历史数据进行无量纲化处理；

对无量纲化处理后的所述各特征气体浓度之间以及所述特征气体浓度与油温、负荷之间进行灰关联相关性分析；

通过支持向量机算法和无量纲化处理后的所述各特征气体浓度与油温、负荷的历史数据，建立变压器油中溶解气体浓度预测模型。

本发明提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述对所述各特征气体浓度、油温和负荷的历史数据进行无量纲化处理之前，还包括：

根据时间和变压器ID，对变压器的各特征气体浓度、油温和负荷的历史数据进行关联。

本发明提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述根据时间和变压器ID，对变压器的各特征气体浓度数据、油温和负荷的历史数据进行关联，包括：

采集预设历史时段内每日变压器的油温和负荷时间序列数据，统计并记录变压器每日油温的最大值和每日负荷的95概率值；

采集同一时段相同时间序列的变压器的各特征气体浓度数据；

根据时间和变压器ID关联所述各特征气体浓度、油温和负荷数据。