CN110263828A - 一种油浸式电抗器故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种油浸式电抗器故障诊断方法，采集油浸式电抗器油中所溶解气体的含量；将溶解气体的含量输入已训练好的故障诊断模型中，获取故障诊断结果。本发明在故障特征不明确的条件下，能够准确判断故障类型。
Description
技术领域
本发明涉及一种油浸式电抗器故障诊断方法，属于电力设备状态检测与故障诊断领域。
背景技术：
油浸电抗器是电力系统中的关键设备，其安全稳定运行意义重大。
在众多物理和化学检测手段中，油中溶解气体分析通过分析气体的组分和含量来检测设备状态，可及时发现内部潜伏故障，因其不影响设备正常运行而成为最广泛应用的油浸电气设备故障探测和诊断手段。基于DGA发展出了很多不同诊断方法，如三比值法、Rogers法、Duval三角形法等。
研究人员还将各种智能技术引入电抗器故障诊断中。其中支持向量机(supportvector machine，SVM)通过优化结构风险来构造分类器，较好地解决了小样本、非线性等问题，可达到较好的诊断效果。基于SVM的算法给出的诊断结论是故障类型，并通过采用不同的优化方案提高了正确率，但是在故障特征不明确条件下仍存在样本误诊断问题。
发明内容
本发明提供一种油浸式电抗器故障诊断方法，在故障特征不明确条件下，依然能够准确识别故障类型。
为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种油浸式电抗器故障诊断方法，所述方法包括如下步骤：
采集油浸式电抗器油中所溶解气体的含量；
将溶解气体的含量输入已训练好的故障诊断模型中，获取故障诊断结果。
进一步的，所述故障诊断模型的训练方法包括如下步骤：
根据油中所溶解气体的含量及对应的故障类型构建气体特征参数，形成训练样本集和测试样本集；
对训练样本集进行交叉验证，确定Sigmoid函数的参数γ和SVM的惩罚参数C；
通过参数γ和惩罚参数C训练获得Sigmoid函数中的参数A和B，得到训练好的故障诊断模型。
进一步的，所述气体特征参数为(x,y)的特征向量，其中x是溶解气体的含量构成的向量[x1,x2,x3,x4.....xn]，y为故障类型，n为溶解气体的数量。
进一步的，所述故障类型包括：低于300℃的低温过热T1、高于300℃并低于700℃中温过热T2、高于700℃高温过热T3、局部放电PD、低能放电D1、高能放电D2。
进一步的，所述惩罚参数C的取值范围为10-6，10-5，…，105，106。
进一步的，所述参数γ的取值范围为10-5，10-5，…，104，105。
进一步的，Sigmoid函数中的参数A和B通过公式(1)获得：
其中，i＝1,2,…，k；k代表故障分类的个数。f＝f(x)为SVM决策函数，A，B为Sigmoid函数的参数，P(y＝1|x)和PA,B(f)均表示每一类故障发生的概率。
进一步的，油中所溶解气体包括：H2，CH4，C2H6，C2H4和C2H2。
本发明通过采用多分类概率输出来判断电抗器故障，在SVM分类器基础上引入概率输出，诊断结果是发生每类故障的概率估计。在故障特征不明确的条件下，本发明能够准确判断故障类型。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种油浸式电抗器故障诊断方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中交叉验证参数γ和惩罚参数C的流程示意图；
具体实施方式
为了更好的理解本发明的实质，下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步的阐述。
本发明适用于电力设备状态检测与故障诊断领域，如图1所示，是本发明实施例提供的一种油浸式电抗器故障诊断方法的流程图，包括如下步骤：
步骤一：采集油浸式电抗器油中所溶解气体的含量；
油中所溶解气体包括：H2，CH4，C2H6，C2H4和C2H2。
步骤二：将溶解气体的含量输入已训练好的故障诊断模型中，获取故障诊断结果。
所述故障诊断模型的训练方法包括如下步骤：
Step201：根据油中所溶解气体的含量及对应的故障类型构建气体特征参数，形成训练样本集和测试样本集；所述气体特征参数为(x,y)的特征向量，其中x是溶解气体的含量构成的向量[x1,x2,x3,x4.....xn]，y为故障类型，n为溶解气体的数量。
所述故障类型包括：低于300℃的低温过热T1、高于300℃并低于700℃中温过热T2、高于700℃高温过热T3、局部放电PD、低能放电D1、高能放电D2。
Step202：对训练样本集进行交叉验证，确定Sigmoid函数的参数γ和SVM的惩罚参数C。所述惩罚参数C的取值范围为10-6，10-5，…，105，106。
Step203：通过参数γ和惩罚参数C训练获得Sigmoid函数中的参数A和B，得到训练好的故障诊断模型。所述参数γ的取值范围为10-5，10-5，…，104，105。Sigmoid函数中的参数A和B通过公式(1)获得：
其中，i＝1,2,…，k；k代表故障分类的个数。f＝f(x)为SVM决策函数，A，B为Sigmoid函数的参数，P(y＝1|x)和PA,B(f)均表示每一类故障发生的概率。。
下面结合具体实施例进行分析，收集312个已确定故障原因的样本进行测试，其中213个作为训练样本集，99个作为测试样本集。
为方便说明本发明故障诊断模型输出故障分类概率的意义，将实际故障发生在MCPO方法所诊断出的概率最大故障类的样本记为S1，实际故障发生在概率次大故障类的样本记为S2，实际故障发生在概率第3大故障类的样本记为S3。MCPO方法从概率信息出发判断出故障特征是否不明显，并据此判断电抗器可能存在的故障。
将每一个样本诊断结果的故障T1，T2，T3，PD，D1，D2概率记为p1，p2，p3，p4，p5，p6，取出其最大概率Pmax＝max{p1，p2，p3，p4，p5，p6}，同时计算出(p1，p2，p3，p4，p5，p6)的标准差σ。实际情况中待诊断样本无法得知其属于S1，S2或S3类型，但由MCPO方法得出诊断结论的Pmax越大，标准差σ越大；样本的故障特征越不明显，由MCPO方法得出诊断结论的Pmax越小，标准差σ越小。利用本方法的概率输出结果计算出Pmax和σ即可以有效区分出特征明显和特征不明显的样本。本发明给出的判断标准为Pmax＝0.6和σ＝0.25，即认为Pmax＜0.6且σ<0.25的样本属于故障特征不明确的样本，其余属于故障特征明确的样本。对应特征不明确的样本利用常规SVM方法得出绝对的诊断结果很容易出错，误诊断现象无法避免，且错误无法发现和纠正，而MCPO方法能够有效识别此类故障特征不明显的样本，进而得到合理的处理。
综上，本发明通过采用多分类概率输出来判断电抗器故障，在SVM分类器基础上引入概率输出，诊断结果是发生每类故障的概率估计。在故障特征不明确的条件下，本发明能够准确判断故障类型。
应当指出，虽然通过上述实施方式对本发明进行了描述，然而本发明还可有其它多种实施方式。在不脱离本发明精神和范围的前提下，熟悉本领域的技术人员显然可以对本发明做出各种相应的改变和变形，但这些改变和变形都应当属于本发明所附权利要求及其等效物所保护的范围内。
Claims (8)
1.一种油浸式电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
采集油浸式电抗器油中所溶解气体的含量；
将溶解气体的含量输入已训练好的故障诊断模型中，获取故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的油浸式电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练方法包括如下步骤：
根据油中所溶解气体的含量及对应的故障类型构建气体特征参数，形成训练样本集和测试样本集；
对训练样本集进行交叉验证，确定Sigmoid函数的参数γ和SVM的惩罚参数C；
通过参数γ和惩罚参数C训练获得Sigmoid函数中的参数A和B，得到训练好的故障诊断模型。
3.根据权利要求2所述的油浸式电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述气体特征参数为(x,y)的特征向量，其中x是溶解气体的含量构成的向量[x1,x2,x3,x4.....xn]，y为故障类型，n为溶解气体的数量。
4.根据权利要求3所述的油浸式电抗器故障诊断方法，其特征在于，所述故障类型包括：低于300℃的低温过热T1、高于300℃并低于700℃中温过热T2、高于700℃高温过热T3、局部放电PD、低能放电D1、高能放电D2。
5.根据权利要求2所述电抗器故障诊断方法，其特征在于：所述惩罚参数C的取值范围为10-6，10-5，…，105，106。
6.根据权利要求2所述电抗器故障诊断方法，其特征在于：所述参数γ的取值范围为10-5，10-5，…，104，105。
7.根据权利要求2所述电抗器故障诊断方法，其特征在于：
Sigmoid函数中的参数A和B通过公式(1)获得：
其中，i＝1,2,…，k；k代表故障分类的个数。f＝f(x)为SVM决策函数，A，B为Sigmoid函数的参数，P(y＝i|x)和PA,B(f)均表示每一类故障发生的概率。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的油浸式电抗器故障诊断方法，其特征在于，油中所溶解气体包括：H2，CH4，C2H6，C2H4和C2H2。
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|---|---|---|---|---|
| CN112085064A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-12-15 | 云南电网有限责任公司普洱供电局 | 基于支持向量机多分类概率输出的变压器故障诊断方法 |
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| CN103745119A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-23 | 浙江大学 | 一种基于故障概率模型的油浸式变压器故障诊断方法 |
| CN109062180A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于ifoa优化svm模型的油浸式电抗器故障诊断方法 |
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