[发明专利]一种判断变压器是否需要停电试验的方法和装置

权利要求书

1.一种判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1、选取历史发生故障的变压器的在线油色谱、套管介质损耗、绕组温度这3类异常数据，选取各类异常数据对应的特征参量，分析每类异常数据对故障影响的重要度Y_i，i为异常数据，取1～3；以及

对变压器一天内产生的各类在线监测数据分别进行归一化处理得到归一化后的数据其中j表示第j个特征参量，并对其中的油色谱数据计算加权平均值

步骤2、把重要度Y_i与归一化后的数据加权平均值分别乘积作为输入，构建输出

步骤3、将构建的输出与确定的判断变压器是否需要停电试验的阈值T进行比较；

当ZT时，进行停电试验，当Z≤T时，不进行停电试验；

油色谱数据取加权平均值计算式为：

式中：是加权平均值，是第j个特征参量数据的均值，W_j是第j个特征参量数据的离差权重系数；

第j个特征参量数据的离差权重系数计算式为：

式中，σ_j、σ_n是第j个、第n个特征参量数据的标准差。

2.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，异常数据油色谱选取的特征参量包括H₂、CO、CO₂、CH₄、C₂H₄、C₂H₆和C₂H₂。

3.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，异常数据套管介质损耗选取的特征参量包括套管介质损耗。

4.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，异常数据绕组温度选取的特征参量包括绕组温度。

5.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，步骤1中，对于任一类异常，得到一组关于特征参量的向量，通过对比特征参量标准值与测量值之间的差异，得到相对变比：

其中，特征参量j取1～n，n为第i个异常数据的特征参量个数。A_{i`jx</sub>为变压器第i个异常数据的第j个特征参量的测量值，A<sub>i`j0}为变压器第i个异常数据的第j个特征参量标准值，B_i为变压器第i个异常数据的特征参量的相对变比；

将计算得到的各异常数据的特征参量相对变比进行归一化，得到每类异常对故障影响的重要度：

6.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，步骤1中，归一化计算式为：

式中，x是一天内实时产生的数据，x_min是一天内实时数据中的最小值，x_max是一天内实时数据中的最大值。

7.根据权利要求1所述的判断变压器是否需要停电试验的方法，其特征是，

步骤3中，判断变压器是否需要停电试验的阈值T是通过训练机器学习模型确定。

8.一种判断变压器是否需要停电试验的装置，其特征是，包括

历史数据分析模块：选取历史发生故障的变压器的在线油色谱、套管介质损耗、绕组温度这3类异常数据，选取各类异常数据对应的特征参量，分析每类异常数据对故障影响的重要度Y_i，i为异常数据，取1～3；

数据提取处理模块：对变压器一天内产生的各类在线监测数据分别进行归一化处理得到归一化后的数据其中j表示第j个特征参量，并对其中的油色谱数据计算加权平均值

输出模型构建模块：把重要度Y_i与归一化后的数据加权平均值分别乘积作为输入，构建输出

比较判断模块：将构建的输出与确定的判断变压器是否需要停电试验的阈值T进行比较；

当ZT时，进行停电试验，当Z≤T时，不进行停电试验；

油色谱数据取加权平均值计算式为：

式中：是加权平均值，是第j个特征参量数据的均值，W_j是第j个特征参量数据的离差权重系数；

第j个特征参量数据的离差权重系数计算式为：

式中，σ_j、σ_n是第j个、第n个特征参量数据的标准差。