CN110346666A - 一种基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，属于供电设备监控预警领域。采集变压器在运行过程的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，用于反映变压器中中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电或正常状态的信号；通过得到的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，建立参考向量，通过对检测出的气体含量向量中不同元素赋以不同的权重，然后通过加权马氏距离判别该气体含量属于的状态类别，分别判别为中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态。本发明通过采集并分析变压器油中不同气体的含量，可准确判断变压器的工作状况，对于变压器故障状态可以进行及时的预警或告警。

Description

一种基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法

技术领域

本发明涉及基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，属于供电设备监控预警领域。

背景技术

变压器作为电力系统中重要的电气设备之一，它一旦发生事故，所需的修复时间较长，造成的影响也比较严重。随着我国电力工业的徐速发展，电网规模不断扩大，电力变压器的单机容量和安装容量随之不断增加，电压等级也在不断地提高。一般而言，容量越大，电压等级越高，变压器故障造成的损失也就越大。近年来，电力变压器由于材料的改进、设计方法和制造技术的提高，运行可靠性有所提高，但仍会发生料想不到的事故。

发明内容

本发明针对上述不足提供了基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法。

本发明采用如下技术方案：

1、一种基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，采集变压器在运行过程的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，用于反映变压器中中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电或正常状态的信号；

通过上述信号的预警方法如下：

步骤一、通过得到的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，通过下式形成各气体的m维的向量：

f＝{f₁，f₂，…，f_m}^T

m为气体类别数量，f₁表示H2气体的含量，f₂表示CH4气体的含量，f为气体样本，T表示转置向量；

步骤二、分别建立中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态的参考向量，分别标记为μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅；

步骤三、通过对检测出的气体含量向量中不同元素赋以不同的权重，结合步骤二中不同状态的参考向量，然后通过加权马氏距离判别该气体含量属于的状态类别，分别判别为中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态。

本发明所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，步骤三中气体含量向量中不同元素通过下式赋予不同权重：

{w₁，w₂，…，w₅}^T

其中w_j∈[0，1](j＝1，2，…，5)，wj表示上述w1…w5的一般形式。

对应于H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂含量在马氏距离判别中的权重，并有该式表示不同气体含量的权重之和为1。

本发明所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，步骤三中加权马氏距离计算步骤如下：

1)、设置各故障中不同状态的均值向量如下：

中低温故障均值向量μ₁＝{23，90，62，105，0.7}，

高温故障均值向量μ₂＝{46，105，67，328，1.6}，

低能量放电均值向量μ₃＝{52，46，6.5，26，14}，

高能量放电均值向量μ₄＝{262，33，7，68，78}，

正常状态均值向量μ₅＝{15，11，5，3.6，0.5}；

2)、根据步骤1)中根据各故障不同状态类别建立协方差矩阵记为：

∑_k(k＝1，2，...，5)；

式中K为故障编号；

通过下式计算第k个参考向量的协方差矩阵：

时中E表示求数学期望；μ_k表示μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅的一般形式；

3)、对于给出的某个m维向量中的气体含量样本f，计算它与某个状态参考矩阵(假设)的加权马氏距离平方为：

其中，∑_k ^-1表示协方差矩阵的逆矩阵。

4)、对开根号后得到气体含量样本f和状态参考矩阵之间的加权马氏距离

本发明所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，利用加权马氏距离对变压器状态进行分类后，计算样本f与所有状态参考矩阵的加权马氏判别距离，选出与f具有最小加权马氏距离的状态参考矩阵，并把f归类为所对应的状态类型。

有益效果

本发明提供的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，通过采集并分析变压器油中不同气体的含量，可准确判断变压器的工作状况，对于变压器故障状态可以进行及时的预警或告警。

附图说明

图1是本发明分析流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的和技术方案更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图所示：基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，采集变压器在运行过程的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，用于反映变压器中中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电或正常状态的信号；

其特征在于：通过上述信号的预警方法如下：

步骤一、通过得到的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，通过下式形成各气体的m维的向量：

f＝{f₁，f₂，…，f_m}^T

m为气体类别数量，f₁表示H2气体的含量，f₂表示CH4气体的含量，f为气体样本，T表示转置向量；

步骤二、分别建立中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态的参考向量，分别标记为μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅；

步骤三、通过对检测出的气体含量向量中不同元素赋以不同的权重，结合步骤二中不同状态的参考向量，然后通过加权马氏距离判别该气体含量属于的状态类别，分别判别为中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态。

本发明所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，步骤三中气体含量向量中不同元素通过下式赋予不同权重：

{w₁，w₂，…，w₅}^T

其中w_i∈[0，1](j＝1，2，…，5)，wj表示上述w1…w5的一般形式。

对应于H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂含量在马氏距离判别中的权重，并有该式表示不同气体含量的权重之和为1。

通常燃点较低的气体危害性更大，因此需要赋予更大的权重，例如w₁＝0.1，w₂＝0.15，w₃＝0.2，w₄＝0.25，w₅＝0.3，采用对角矩阵公式W＝diag(w₁，w₂，...，w₅)，进行计算，W表示权重对角矩阵。

加权马氏距离计算步骤如下：

1)、设置各故障中不同状态的均值向量如下：

中低温故障均值向量μ₁＝{23，90，62，105，0.7}，

高温故障均值向量μ₂＝{46，105，67，328，1.6}，

低能量放电均值向量μ₃＝{52，46，6.5，26，14}，

高能量放电均值向量μ₄＝{262，33，7，68，78}，

正常状态均值向量μ₅＝{15，11，5，3.6，0.5}；

2)、根据步骤1)中根据各故障不同状态类别建立协方差矩阵记为：

∑_k(k＝1，2，...，5)；

式中K为故障编号；

通过下式计算第k个参考向量的协方差矩阵：

时中E表示求数学期望；μ_k表示μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅的一般形式；

3)、对于给出的某个m维向量中的气体含量样本f，计算它与某个状态参考矩阵(假设)的加权马氏距离平方为：

其中，∑_k ^-1表示协方差矩阵的逆矩阵。

4)、对开根号后得到气体含量样本f和状态参考矩阵之间的加权马氏距离利用加权马氏距离对变压器状态进行分类后，计算样本f与所有状态参考矩阵的加权马氏判别距离，选出与f具有最小加权马氏距离的状态参考矩阵，并把f归类为所对应的状态类型。

根据不同的变压器状态，可以给出如下解决方案：

a)延时处理，对相应地区观察一段时间，若恢复正常，则返回继续监测；否则调出声像信息，做进一步的分析。

b)调出声像信息，分析告警的内容是否会对电网的正常运行造成影响。若会造成影响，则派出人员对相应地区的线路及设备进行检修；否则返回继续监测。

c)立即派出人员对相应地区的线路及设备进行检修，及时排除隐患。

d)立即派出人员进行检修的同时，必须向上级汇报，调集更多的技术骨干，尽快解决问题。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，采集变压器在运行过程的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，用于反映变压器中中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电或正常状态的信号；

其特征在于：通过上述信号的预警方法如下：

步骤一、通过得到的H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂气体含量，通过下式形成各气体的m维的向量：

f＝{f₁，f₂，…，f_m}^T

m为气体类别数量，f₁表示H2气体的含量，f₂表示CH4气体的含量，f为气体样本，T表示转置向量；

步骤二、分别建立中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态的参考向量，分别标记为μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅；

步骤三、通过对检测出的气体含量向量中不同元素赋以不同的权重，结合步骤二中不同状态的参考向量，然后通过加权马氏距离判别该气体含量属于的状态类别，分别判别为中低温故障、高温故障、低能量放电、高能量放电、正常状态。

2.根据权利要求1所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，其特征在于：步骤三中气体含量向量中不同元素通过下式赋予不同权重：

{w₁，w₂，…，w₅}^T

其中w_j∈[0，1](j＝1，2，…，5)，对应于H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂含量在马氏距离判别中的权重，并有

3.根据权利要求1所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，其特征在于：步骤三中加权马氏距离计算步骤如下：

1)、设置各故障中不同状态的均值向量如下：

中低温故障均值向量μ₁＝{23，90，62，105，0.7}，

高温故障均值向量μ₂＝{46，105，67，328，1.6}，

低能量放电均值向量μ₃＝{52，46，6.5，26，14}，

高能量放电均值向量μ₄＝{262，33，7，68，78}，

正常状态均值向量μ₅＝{15，11，5，3.6，0.5}；

2)、根据步骤1)中根据各故障不同状态类别建立协方差矩阵记为：

∑_k(k＝1，2，...，5)；

式中K为故障编号；

通过下式计算第k个参考向量的协方差矩阵：

时中E表示求数学期望；μ_k表示μ₁，μ₂，μ₃，μ₄，μ₅的一般形式；

3)、对于给出的某个m维向量中的气体含量样本f，计算它与某个状态参考矩阵(假设)的加权马氏距离平方为：

其中，∑_k ^-1表示协方差矩阵的逆矩阵；

4)、对开根号后得到气体含量样本f和状态参考矩阵之间的加权马氏距离

4.根据权利要求3所述的基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法，其特征在于：利用加权马氏距离对变压器状态进行分类后，计算样本f与所有状态参考矩阵的加权马氏判别距离，选出与f具有最小加权马氏距离的状态参考矩阵，并把f归类为所对应的状态类型。