一种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法
【专利摘要】本发明提供一种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法，包括：实时采集变压器中的溶解气体浓度值，所述溶解气体包括乙炔、乙烯、甲烷、氢气和乙烷；利用模糊聚类算法求出数据矩阵的聚类，根据聚类结果确定准故障序列；对待检序列与准故障序列进行加权灰色关联度分析，最终得出与待检序列关联度最高的序列，则此序列所对应的故障类型即为待检序列所属的故障类型，即得到变压器故障诊断结果。本发明能够在置信水平不是很好的情况下得到准确的故障诊断，为合理安排检修及安全运行提供依据，减少不必要的浪费，对灰关联分析法进行加权计算关联度，可区别不同因素对故障的影响，在排除故障的时候大大减轻了工作量，节省大量的人力资源。
【专利说明】一种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于变压器故障诊断【技术领域】，具体涉及一种基于加权灰色关联和模糊聚 类的变压器故障诊断方法。
【背景技术】
[0002] 随着经济的快速发展，我国的电力供应形势日益紧张，在全国各地仅因电网系统 故障造成的经济损失就高达上万亿，分析其的主要原因是对电网系统的故障不能够及时处 理，我们知道，国家电力工业的迅速发展说明全国发、输、配电的容量在不断增加，电力系统 在日益扩大。当然需要的电气设备也愈来愈多，电气设备故障一直是危机电网安全的主要 因素，保证电力系统运行可靠性，对发展国民经济尤其重要。为此，必须实时监测电气设备 运行状态，及时检查出内部的早期故障，防止事故于未然。在各种电气设备中，电力变压器 是电网中最重要的电气设备之一，由于变压器长期连续在电网中运行，不可避免地会发生 各种故障。努力防止和减少变压器故障和事故的发生，保证变压器的正常运行，是电力系统 迫切需要解决的课题。
【发明内容】
[0003] 针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压 器故障诊断方法。
[0004] 本发明的技术方案是：
[0005] -种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1 :实时采集变压器中的溶解气体浓度值，所述溶解气体包括乙炔、乙烯、甲 烷、氢气和乙烷；
[0007] 步骤2 :利用模糊聚类算法求出数据矩阵的聚类，根据聚类结果确定准故障序列；
[0008] 步骤2. 1 :将采集的变压器中的溶解气体浓度值、历史故障库中各变压器故障对 应的历史溶解气体浓度值以数据矩阵形式表示；
[0009] 步骤2. 2 :根据平移-极差变换对数据矩阵中数据进行规格化处理；
[0010] 步骤2. 3 :根据算术平均最小法，构建数据矩阵的模糊相似关系矩阵；
[0011] 步骤2. 4 :确定模糊相似关系矩阵的最佳阈值；
[0012] 步骤2. 5 :求模糊相似关系矩阵的聚类，根据模糊相似关系矩阵绘制λ -子树，利 用λ-子树分析法进行聚类分析；
[0013] 步骤2. 5. 1 :根据模糊相似关系矩阵的最佳阈值，取模糊相似关系矩阵中不小于 该最佳阈值的元素，其余舍去；
[0014] 步骤2. 5. 2 :针对模糊相似关系矩阵的每个顶点找出与其相似程度最大的顶点， 将每个顶点及其相似程度最大的顶点进行连线同时标记权重，且连线中同一顶点只能经过 一次，连线结果即子树；
[0015] 步骤2. 5. 3 :得到的子树的个数即分类数，与模糊相似矩阵中采集的变压器中的 溶解气体浓度值对应的数据行同属于一类的数据行即准故障序列，模糊相似矩阵中采集的 变压器中的溶解气体浓度值对应的数据行即待检序列；
[0016] 步骤3 :对待检序列与准故障序列进行加权灰色关联度分析，最终得出与待检序 列关联度最高的序列，则此序列所对应的故障类型即为待检序列所属的故障类型，即得到 变压器故障诊断结果。
[0017] 所述步骤3按以下步骤执行：
[0018] 步骤3. 1 :计算待检序列与准故障序列的关联系数；
[0019] 步骤3. 2 :计算待检序列中各溶解气体的组合权重& :
[0020]
【权利要求】
1. 一种基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法，其特征在于：包括以下 步骤： 步骤1 :实时采集变压器中的溶解气体浓度值，所述溶解气体包括乙炔、乙烯、甲烷、氢 气和乙烷； 步骤2 :利用模糊聚类算法求出数据矩阵的聚类，根据聚类结果确定准故障序列； 步骤2. 1 :将采集的变压器中的溶解气体浓度值、历史故障库中各变压器故障对应的 历史溶解气体浓度值以数据矩阵形式表示； 步骤2. 2 :根据平移-极差变换对数据矩阵中数据进行规格化处理； 步骤2. 3 :根据算术平均最小法，构建数据矩阵的模糊相似关系矩阵； 步骤2. 4 :确定模糊相似关系矩阵的最佳阈值； 步骤2. 5 :求模糊相似关系矩阵的聚类，根据模糊相似关系矩阵绘制λ -子树，利用 λ-子树分析法进行聚类分析； 步骤2. 5. 1 :根据模糊相似关系矩阵的最佳阈值，取模糊相似关系矩阵中不小于该最 佳阈值的元素，其余舍去； 步骤2. 5. 2 :针对模糊相似关系矩阵的每个顶点找出与其相似程度最大的顶点，将每 个顶点及其相似程度最大的顶点进行连线同时标记权重，且连线中同一顶点只能经过一 次，连线结果即子树； 步骤2. 5. 3 :得到的子树的个数即分类数，与模糊相似矩阵中采集的变压器中的溶解 气体浓度值对应的数据行同属于一类的数据行即准故障序列，模糊相似矩阵中采集的变压 器中的溶解气体浓度值对应的数据行即待检序列； 步骤3 :对待检序列与准故障序列进行加权灰色关联度分析，最终得出与待检序列关 联度最高的序列，则此序列所对应的故障类型即为待检序列所属的故障类型，即得到变压 器故障诊断结果。
2. 根据权利要求1所述的基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法，其特 征在于：所述步骤3按以下步骤执行： 步骤3. 1 :计算待检序列与准故障序列的关联系数； 步骤3. 2 :计算待检序列中各溶解气体的组合权重Wi :
其中，Wli为采用基于专家评分的层次分析法确定的各溶解气体的主观权重，w2i为采用 超标倍数法确定的各溶解气体的客观权重，
w2i为第i种溶解气体标准化 后的权重A为第i种溶解气体的浓度实测值A为第i种溶解气体浓度实测值的几何平 均值； 步骤3. 3 :计算待检序列与准故障序列的加权关联度； 步骤3. 4 :根据加权关联度排序，得出与待检序列关联度最1?的序列，则此序列所对应 的故障类型即为待检序列所属的故障类型。
3. 根据权利要求2所述的基于加权灰色关联和模糊聚类的变压器故障诊断方法，其 特征在于：所述步骤3. 1中的待检序列与准故障序列的关联系数的分辨系数按如下原则选 取： ⑴当分辨指标ε (k)为0时，分辨系数的取值0. 5 ; (2) 当分辨指标ε (k)的倒数在0至2之间时，分辨系数的取值为0.9倍的分辨指标的 值； (3) 当分辨指标ε (k)的倒数在2至3之间时，分辨系数的取值为1. 1倍的分辨指标的 值； (4) 当分辨指标ε (k)的倒数大于3时，分辨系数的取值为1.4倍的分辨指标的值。
【文档编号】G06F19/00GK104156568SQ201410350643
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年7月22日 优先权日:2014年7月22日
【发明者】郭昆亚, 孙秋野, 黄哲洙, 刘鑫蕊, 金鹏, 李媛媛, 张化光, 杨珺, 李棕让 申请人:国家电网公司, 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司, 东北大学