-
题名数据与经验混合驱动下的变压器故障分层诊断方法
被引量：24
- 1
-
-
作者
廖才波
杨金鑫
胡雄
黎凯
李童宏飞
刘小天
-
机构
南昌大学能源与电气工程系
-
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1841-1850,共10页
-
基金
国家自然科学基金(62163025)
江西省自然科学基金(20212ACB212007)。
-
文摘
变压器故障预警及诊断对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。以油浸式变压器为研究对象,基于在线监测、运行维护及离线试验等多维度数据,提出了一种数据与经验混合驱动下的变压器故障分层诊断方法。首先,基于变压器在线及离线油色谱数据,构建了基于深度森林的变压器故障初级诊断模型,用于6种故障性质的预测。然后,结合变压器故障树和相关标准,实现了故障性质和对应故障类型的分类。采用关联规则研究了故障类型和特征量的关联关系,并提取部分特征量排除特定故障类型,从而构建了涵盖21种故障类型的变压器故障精细化诊断模型,实现了变压器故障类型、故障部位及故障可信度的动态评估。最后,分别以500 kV变压器为单体和群体样本,开展了故障诊断算法的有效性验证。单体诊断结果表明:该文所述方法可有效定位主变的故障类型及部位;群体诊断结果表明该方法的准确率达89.0%,且同样适用于诊断多故障并发的变压器。该方法实现了变压器故障诊断结果的具体化和数量化,可为变压器运维检修提供针对性指导建议。
-
关键词
变压器
故障诊断
深度森林
关联规则
分层诊断模型
故障可信度
-
Keywords
transformer
fault diagnosis
deep forest
association rules
hierarchical diagnostic model
fault credibility
-
分类号
TM41
[电气工程—电器]
-
