一种电力系统设备变压器状态的检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统设备的检测领域，具体涉及一种电力系统设备变压器状态的 检测方法。
【背景技术】
[0002] 目前，电力系统行业内大力开展变压器智能诊断与可视化管控研究，通过编制在 线监测、故障诊断等规程规范，目的是指导变压器监测诊断工作的开展，减少变压器现场运 行维护工作量，提高设备健康状况的可控、在控能力。
[0003] 变压器智能诊断与可视化管控研究虽然已有部分技术人员开始研究，但是对于开 展变压器状态监测工作还是提出了一定的挑战。具体分析如下： 现有状态监测系统仅实现状态监测数据的共享、积累，缺乏状态监测专家诊断和辅助 决策平台，无法有效支撑设备状态检修专业化管理。从事状态监测人员技术水平不一，现场 缺乏监测数据专业分析人员。目前的状态是监测工作重建设轻运行，重采购轻应用，重数据 采集轻数据分析，研究工作缺乏系统性和持续性。
[0004] 上述问题的存在，主要是由于缺乏一个专门的变压器状态监测智能评估诊断及管 控平台的建设，对人员提供专业培训，引领状态监测技术的研究和标准化，以及新技术评 估、示范和推广。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供了一种既能够实现变压器的综合诊断，又能够 提高故障诊断准确率的电力系统设备变压器状态的检测方法。
[0006] 本发明采用如下技术方案： 一种电力系统设备变压器状态的检测方法，其包括如下步骤： 步骤1、导入原油色谱数据并对原油色谱数据进行清洗，剔除原油色谱数据中的不完整 数据或存储错误数据，清洗后保留完整准确的油色谱数据； 步骤2、将步骤1中清洗过的油色谱数据通过中间数据库导入到目标数据库； 步骤3、建立综合的变压器故障诊断模型，所述综合的变压器故障诊断模型是将油色谱 数据故障诊断、三比值法故障诊断和故障库诊断相结合来判定变压器故障，分别得到对应 的3个诊断结果； 步骤4、将步骤3中得到的所述3个诊断结果进行对比，采取少数服从多数的原则判断 最终的故障类型，得到电力系统设备变压器状态。
[0007] 进一步的，所述步骤1中对原油色谱数据进行清洗的具体步骤如下： 1. 1、对导入的原油色谱数据通过数据分析定义其数据清洗规则，即定义完整数据和正 确数据的概念； 1. 2、搜寻和识别错误的实例； 1.3、纠正所发现的错误，实现正确数据回流，替换原油色谱数据。
[0008] 进一步的，所述I. 2中搜寻识别错误的实例的方法包括检查数据属性错误和检测 重复记录的数据。
[0009] 进一步的，所述1. 3中纠正所发现的错误的方法包括通过属性分离得到想要的数 据属性、通过改正输入和拼写错误或将属性值转换成统一的格式实现标准化，利用上述方 法中的一种及一种以上对所述错误进行纠正。
[0010] 进一步的，所述油色谱数据故障诊断的具体步骤如下： 5. 1、导入变压器油色谱历史数据和实时数据； 5. 2、根据油中溶解气体的正常含量判断气体是否超标； 5. 3、当油中溶解气体超标时，再利用超标量直接根据DL/T722-2000《变压器油中溶解 气体分析和判断导则》判断为何种故障，具体判断出为何种电故障或热故障；当油中溶解气 体未超标时，无故障则结束。
[0011] 进一步的，所述三比值法故障诊断的具体步骤如下： 6. 1、导入变压器油色谱实时数据； 6. 2、根据国际电工委员会和我国国际标准推荐的比值判断标准进行判断，利用监测到 的实时数据，计算相应数据的比值，得到比值编码，通过比值编码找到对应的故障类型，具 体判断出为何种电故障或热故障或无故障。
[0012] 进一步的，所述故障库诊断通过获取目标数据库中的数据与故障库中故障案例的 数据进行比对，当其与故障库中故障案例的数据一致时，找到其对应的故障类型，即可判断 现在变压器的故障类型。
[0013] 进一步的，所述故障库是变压器在历史诊断过程中积累下来的历史故障案例库。
[0014] 本发明的有益效果如下：本发明通过油色谱数据故障诊断、三比值法故障诊断和 故障库诊断来综合诊断变压器的故障，有效的提高了变压器故障诊断的准确率，重复性好， 提高了设备变压器健康状况的可控、在控能力，能够有效地支撑设备变压器状态检修专业 化管理。
【附图说明】
[0015] 图1为本方法的流程图。
[0016] 图2为本发明中数据清洗的方法流程图。
【具体实施方式】
[0017] 下面结合附图1~2对本发明作进一步说明。
[0018] 实施例，参照图1~2 :其包括如下步骤： 步骤1、导入原油色谱数据并对原油色谱数据进行清洗，剔除原油色谱数据中的不完整 数据或存储错误数据，清洗后保留完整准确的油色谱数据； 步骤2、将步骤1中清洗过的油色谱数据通过中间数据库导入到目标数据库； 步骤3、建立综合的变压器故障诊断模型，所述综合的变压器故障诊断模型是将油色谱 数据故障诊断、三比值法故障诊断和故障库诊断相结合来判定变压器故障，分别得到对应 的3个诊断结果； 步骤4、将步骤3中得到的所述3个诊断结果进行对比，采取少数服从多数的原则判断 最终的故障类型，得到电力系统设备变压器状态。
[0019] 进一步的，所述步骤1中对原油色谱数据进行清洗的具体步骤如下： 1. 1、对导入的原油色谱数据通过数据分析定义其数据清洗规则，即定义完整数据和正 确数据的概念； 1. 2、搜寻和识别错误的实例； 1.3、纠正所发现的错误，实现正确数据回流，替换原油色谱数据。
[0020] 进一步的，所述1. 2中搜寻识别错误的实例的方法包括检查数据属性错误和检测 重复记录的数据。
[0021] 进一步的，所述1. 3中纠正所发现的错误的方法包括通过属性分离得到想要的数 据属性、通过改正输入和拼写错误或将属性值转换成统一的格式实现标准化，利用上述方 法中的一种及一种以上对所述错误进行纠正。
[0022] 进一步的，所述油色谱数据故障诊断的具体步骤如下： 5. 1、导入变压器油色谱历史数据和实时数据； 5. 2、根据油中溶解气体的正常含量判断气体是否超标，具体的油中溶解气体的正常含 量如下表1所示； 表1
5. 3、当油中溶解气体超标时，再利用超标量直接根据DL/T722-2000《变压器油中溶解 气体分析和判断导则》判断为何种故障，具体判断出为何种电故障或热故障；当油中溶解气 体未超标时，无故障则结束。具体判断热故障类型的标准如下表4所示； 表4
进一步的，所述三比值法故障诊断的具体步骤如下： 6. 1、导入变压器油色谱实时数据； 6. 2、根据国际电工委员会和我国国际标准推荐的比值判断标准进行判断，利用监测到 的实时数据，计算相应数据的比值，得到比值编码，通过比值编码找到对应的故障类型，具 体判断出为何种电故障或热故障或无故障。具体的编码规则如下表2所示： 表2
和比值编码对应的故障类型如下表3所示： 表3
具体判断热故障类型的标准如上表4所示； 进一步的，所述故障库诊断通过获取目标数据库中的数据与故障库中故障案例的数据 进行比对，当其与故障库中故障案例的数据一致时，找到其对应的故障类型，即可判断现在 变压器的故障类型。
[0023] 进一步的，所述故障库是变压器在历史诊断过程中积累下来的历史故障案例库。
[0024] 判断故障为何种电故障，依据上表4,确定电故障类型，DGA方法，即溶解气体分析 根据国家标准GB7275-2001，三比值法根据国际电工委员会和我国国际标准推荐的比值判 断标准进行判断。
[0025] 本发明的工作原理如下： 数据清洗是对接入输变电设备状态可视化系统中的油色谱，即变压器油中溶解的气体 数据进行数据清洗。
[0026] 首先，定义和确定错误的类型，通过数据分析来检测油色谱，即变