數(shù)據(jù)驅(qū)動的大型電力變壓器故障診斷和預(yù)測研究.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)昂貴的最重要電氣設(shè)備之一，承擔(dān)著電壓轉(zhuǎn)換和電能傳送的重任，它們的安全運(yùn)行直接關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。變壓器一旦發(fā)生事故，導(dǎo)致電網(wǎng)不能正常供電，將帶來巨大的直接和間接經(jīng)濟(jì)損失。變壓器故障診斷和預(yù)測研究是確保變壓器正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，也是實(shí)施狀態(tài)檢修的基礎(chǔ)。
　　本文在深入研究變壓器油中溶解氣體與故障類型之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用變壓器運(yùn)行過程中采集的油中溶解氣體數(shù)據(jù)，研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的變壓器

2、故障診斷及預(yù)測的新方法。根據(jù)變壓器不同故障類型特征，提出了建模樣本純化的代價(jià)敏感核主元分析方法的變壓器故障檢測模型、重構(gòu)貢獻(xiàn)和灰關(guān)聯(lián)熵的故障診斷方法、雙空間特征提取的故障診斷方法、互信息和多核支持向量回歸的預(yù)測方法，并應(yīng)用于變壓器故障診斷和預(yù)測中，取得了明顯的效果。論文主要研究工作及創(chuàng)新性成果如下:
　　(1)針對核主元分析由于建模樣本不純而導(dǎo)致監(jiān)控模型失效以及傳統(tǒng)核主元分析沒有考慮誤分類代價(jià)的差別、對故障不敏感等問題，提出了建模

3、樣本純化的代價(jià)敏感核主元分析方法的變壓器故障檢測模型。首先，提出建模樣本純化的特征樣本提取方法剔除異常樣本，達(dá)到凈化建模樣本的目的并解決核矩陣的計(jì)算問題;然后，將代價(jià)敏感機(jī)制引入到核主元分析中，以誤分類代價(jià)最小化為目標(biāo)，設(shè)計(jì)了Q統(tǒng)計(jì)量閾值調(diào)整方法獲取閾值進(jìn)行診斷;并采用混沌粒子群算法對核主元分析核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該模型可以有效地提高故障敏感性，降低誤分類代價(jià)，與代價(jià)敏感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，平均誤分類代價(jià)低且訓(xùn)練效率高。
　　(2)針對油中

4、溶解氣體分析數(shù)據(jù)故障特征不明顯的缺陷，提出了重構(gòu)貢獻(xiàn)和灰關(guān)聯(lián)熵的變壓器故障診斷方法。在建立油中溶解氣體分析數(shù)據(jù)的主元模型后，基于故障重構(gòu)的思想，計(jì)算樣本各變量重構(gòu)貢獻(xiàn)率作為特征量并進(jìn)行歸一化，突出故障主要特征;為克服灰關(guān)聯(lián)分析易造成局部關(guān)聯(lián)及信息損失等不足，采用灰關(guān)聯(lián)熵方法進(jìn)行變壓器故障類型診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，重構(gòu)貢獻(xiàn)灰關(guān)聯(lián)熵診斷方法具有良好的故障識別能力，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。
　　(3)對于油中溶解氣體分析診斷變壓器故障，更

5、為關(guān)注的是氣體組分的相對含量，進(jìn)一步考慮特征氣體各變量重構(gòu)貢獻(xiàn)率之間的可比性以及特征氣體含量的動態(tài)變化范圍，計(jì)算其相對重構(gòu)貢獻(xiàn)率作為特征量，提出了相對重構(gòu)貢獻(xiàn)和綜合灰關(guān)聯(lián)熵的變壓器故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對重構(gòu)貢獻(xiàn)灰關(guān)聯(lián)熵方法與重構(gòu)貢獻(xiàn)灰關(guān)聯(lián)熵方法、灰關(guān)聯(lián)熵方法相比，特征樣本集的可分性增大，分類正確率更高。
　　(4)為彌補(bǔ)單空間特征提取算法的局限性，提出了主元分析和核獨(dú)立主元分析雙空間特征提取的變壓器故障診斷方法。先將樣本

6、投影到主元空間，依據(jù)多核支持向量機(jī)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行預(yù)分類，采用核密度估計(jì)方法估計(jì)閾值將測試樣本預(yù)分類為易識別和難識別樣本;對于難識別的樣本則再次投影到核獨(dú)立主元空間中，采用另一多核支持向量機(jī)進(jìn)行識別，實(shí)現(xiàn)雙空間特征提取算法;最后，根據(jù)故障特征，建立基于雙空間特征提取算法的變壓器故障分層診斷模型。充分利用雙空間特征提取的互補(bǔ)性有效地提高了診斷效率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了雙空間算法的有效性。
　　(5)針對油中溶解氣體各變量中噪聲的影響，提出了