浅谈油色谱分析判断变压器故障

电力变压器故障检测主要有电气量检测和化学量检测两种方法.化学量检测(即色谱分析)主要是通过变压器油中特征气体的含量、产气速率和三比值法进行分析判断,它体现了变压器的潜伏性故障及故障发展程度的真实性.在实际应用过程中,能真实、准确诊断变压器的内部故障;色谱分析法根据设备历史运行状况、特征气体的含量等采用不同的分析模型确定设备运行是否属于正常或存在潜伏性故障以及故障类别,能有效判断变压器故障类型,对变压器检修提供可靠依据.保证变压器健康稳定运行.     

考虑不平衡案例样本的电力变压器故障诊断方法

针对电力变压器各故障类别间案例数量不平衡导致的神经网络等传统机器学习诊断方法准确率较低,及各故障类型之间识别效果差距大的问题,基于层次分类和集成学习的思想,构造了一种多级层次变压器故障诊断模型。该方法根据每级类别样本的不平衡程度分级建立相应的分类器,逐级深入进行诊断。第1级分类器选取神经网络,提取正常、放电故障和过热故障3种广义特征标签,并与原始参量输入进行特征融合,以引导DL/T722—2014中采用的9种更细致的状态类型分类;第2级分类器采用EasyEnsemble集成学习方法,通过欠采样生成多个数据平衡的训练子集,充分平衡了多数类和少数类故障信息,再通过并行训练子分类器合成最终分类器,避免了欠采样丢失数据信息的问题。实验结果表明:与传统诊断方法相比,所提出的方法提升了少数类故障的泛化特性,使总体准确率提升了7%,具有更准确和更平衡的电力变压器故障诊断效果。     

电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法.文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类.经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率.     

数据不足条件下基于改进自动编码器的变压器故障数据增强方法

变压器发生故障的情况较少,使得基于机器学习的变压器故障诊断方法存在数据不足的问题.为此,提出一种基于改进自动编码器(IAE)的变压器故障数据增强方法.首先,针对传统自动编码器生成的数据有限和缺乏多样性的问题,提出改进的变压器故障数据生成策略.其次,考虑到传统卷积神经网络的池化操作会丢失大量特征信息,构建改进的卷积神经网络(ICNN)作为故障诊断的分类器.最后,通过实际数据验证了所提方法的有效性和适应性.仿真结果表明,相对于随机过采样算法、合成少数类过采样技术及自动编码器等传统的数据增强方法,IAE能同时兼顾数据的分布和多样性特征,生成的变压器故障数据对分类器的性能提升效果最好.和传统分类器相比,ICNN在数据增强前、后都具有更高的故障诊断精度.     

基于模糊隶属函数的变压器多参量故障综合诊断方法

大型油浸电力变压器是电力系统中最关键的设备之一,其故障诊断技术深受关注.为此,笔者在汇总、整理现有的反映变压器运行状态各种数据的基础上,根据目前电力部门对变压器故障的监测与检修状况,按组成结构建立电力变压器故障的特征参量及故障模式的对应关系.利用模糊数学方法分析了不同电气试验项目的隶属函数,克服了隶属函数的形式及其参数...     

基于半监督分类方法的变压器故障诊断

变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对现有方法建立分类器时需用到大量已知类别数据而没有利用待分类数据的问题,将半监督分类(SSC)方法引入变压器故障诊断问题中,建立了一个新的变压器故障诊断模型。SSC方法在学习过程中能同时利用已知类别数据和未知类别数据,获得更多的信息,因而有更好的学习效果。采用模糊近邻标签传递的半监督分类(FNNLP-SSC)方法进行变压器故障诊断,所提方法依据样本与其K个近邻的模糊相似性连接,使类别标签从标签数据向未标签数据传递,最终实现未标签数据的分类。对故障DGA样本的诊断实例结果表明,所提FNNLP-SSC方法比模糊C均值(FCM)方法和IEC 3比值法有更高的诊断正确率,验证了所提方法在变压器故障诊断中的有效性和可行性。     

基于遗传支持向量机和灰色人工免疫算法的电力变压器故障诊断

针对电力变压器单一故障和多故障诊断问题,模拟生物免疫系统,提出一种两级分类器级联的诊断算法。采用遗传算法优化支持向量机核函数参数的电力变压器故障和正常状态初分类器,和以灰关联度度量抗体与抗原之间亲和力的灰色人工免疫算法,设计了动态疫苗机制的高频变异操作。根据不同的故障类型,训练生成最佳记忆抗体集。采用5近邻综合决策法,根据最佳记忆抗体集诊断电力变压器故障类型。实验表明,遗传支持向量机和动态疫苗机制的灰色人工免疫算法相结合的电力变压器故障诊断算法,对电力变压器单一故障和多故障都能够有效地分类,提高了电力变压器故障诊断的准确率和速度。     

电力变压器故障类型与关键状态量关联规则分析

传统电力变压器设备运维大多采用状态检修技术,但积累的状态监测和检测数据没有得到充分挖掘利用,造成信息资源的浪费。以故障特征量为前项,以故障类型为后项,设置最小支持度和最小置信度,运用Apriori数据挖掘经典算法挖掘出变压器故障和关键状态量之间的关联规则。基于关联规则挖掘原理,利用SPSS Modeler软件平台建立电力变压器故障关联规则挖掘模型进行分析,得出了故障诊断的具体流程,旨在采取关联规则挖掘的方法发现状态特征量和故障类别之间的内在联系,对故障进行判定。     

油色谱在线监测装置异常情况及特征分析

变压器作为电力系统关键设备,是电网设备在线监测和检修维护的焦点.文中从变压器的油色谱在线监测装置出发,分析了在线监测装置故障类型和故障特征,以数据表现阐述故障影响,并整理了现有研究中数据偏差分析以及数据偏差校正的方法.     

基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断.通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能.比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本.