专利汇可以提供电力变压器故障监测方法及装置专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种电 力 变压器 故障监测方法及装置,该方法包括如下步骤:对多元监测变量进行特征量提取与压缩;计算特征量在变压器正常运转和故障模式下的概率分布函数;根据新监测到的数据实时更新后验概率函数,并根据后验概率进行故障分类。本发明的方法及装置能够利用变压器监测数据来判断变压器的健康状况,及时发现潜伏性故障及故障发展趋势,实现了减少事故发生、节约维修成本的目的。,下面是电力变压器故障监测方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种电力变压器故障监测方法,其特征在于,包括如下步骤:
对多元监测变量进行特征量提取与压缩;
计算特征量在变压器正常运转和故障模式下的概率分布函数;具体包括:对输出数据Y进行直方图分析,将故障分为过热故障和放电故障两大类别,判断出各类故障和正常运行时Y值的基本分布情况,使用正态分布对这些直方图进行拟和,获得正常状态下的分布函数、过热故障条件下Y的分布函数、放电故障条件下Y的分布函数;
根据新监测到的数据实时更新后验概率函数,并根据后验概率进行故障分类。
2.根据权利要求1所述的电力变压器故障监测方法,其特征在于,在所述对多元监测变量进行特征量提取与压缩之前还包括步骤:对原始测试数据进行清理,滤除来自外部因素的干扰,提取出与变压器健康状况直接相关的有用信息。
3.根据权利要求2所述的电力变压器故障监测方法,其特征在于,所述对原始测试数据进行清理的过程具体包括:通过附加变量的向量自回归时间序列模型VARX来对原始测试数据进行清理;所述VARX模型的标准结构为:
其中,Xt表示t时刻的变压器监测的油色谱数据,Xt-i为t-i时刻的变压器监测的油色谱数据,εt为t时刻的随机干扰,dt-i为t-i时刻的外界干扰数据。
4.根据权利要求1所述的电力变压器故障监测方法,其特征在于,所述对多元监测变量进行特征量提取与压缩的过程具体包括:通过偏最小二乘法PLS来对多元监测变量进行特征量提取与压缩;所述偏最小二乘法的通用模型为:
T
X=TP+E
T
Y=TQ+F;
其中,X为变压器监测的油色谱数据矩阵,行为观测时间,列为气体项目;Y为故障指示变量,对训练数据取值为0和1;T为加权系数矩阵;P和Q均为加载矩阵;E和F为多元正态分布的误差向量。
5.根据权利要求1所述的电力变压器故障监测方法,其特征在于,所述根据新监测到的数据实时更新后验概率函数、根据后验概率进行故障分类的过程具体包括:
使用监测数据Y来更新系统状态X,利用贝叶斯公式实现:
利用截止到目前时刻t=mh的所有历史数据来计算系统处于故障状态的后验概率P;
其中,h为采样间隔,m为截止到t时刻的采样总次数;并根据新观测到的值来更新模型对系统故障状态的判断,应用如下公式:
-θ(t-mh)
Pt=1-(1-Pmh)e ,对mh<t<(m+1)h;,
对m=1,2,...,;
在贝叶斯后验概率的基础上,根据所述正常状态下的分布函数、过热故障条件下Y的分布函数、放电故障条件下Y的分布函数计算出系统处于过热、放电的后验概率,进行故障分类。
6.一种电力变压器故障监测装置,其特征在于,包括:
特征量提取模块,用于对多元监测变量进行特征量提取与压缩;
函数计算模块,用于计算特征量在变压器正常运转和故障模式下的概率分布函数;具体包括:对输出数据Y进行直方图分析,将故障分为过热故障和放电故障两大类别,判断出各类故障和正常运行时Y值的基本分布情况,使用正态分布对这些直方图进行拟和,获得正常状态下的分布函数、过热故障条件下Y的分布函数、放电故障条件下Y的分布函数;
故障分类模块,用于根据新监测到的数据实时更新后验概率函数,并根据后验概率进行故障分类。
7.根据权利要求6所述的电力变压器故障监测装置,其特征在于,还包括清理模块,用于在进行特征量提取与压缩之前,对原始测试数据进行清理,滤除来自外部因素的干扰,提取出与变压器健康状况直接相关的有用信息。
8.根据权利要求7所述的电力变压器故障监测装置,其特征在于,所述清理模块通过附加变量的向量自回归时间序列模型VARX来对原始测试数据进行清理。
9.根据权利要求6-8任意一项所述的电力变压器故障监测装置,其特征在于,所述故障分类模块利用贝叶斯控制理论来进行故障分类。
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