一种确定电力变压器故障类型的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种确定电力变压器故障类型的方法，所述方法包括：对电力变压器故障数据进行归集与整合，并划分电力变压器的故障特征量和故障类型；对上述电力变压器故障数据进行离散化的预处理；基于预处理后的电力变压器故障数据，利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则，生成最终的故障类型的关联规则集；以及根据最终的故障类型的关联规则集确定电力变压器的故障类型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力变压器故障智能诊断技术，特别涉及一种确定电力变压器故障类型的方法和系统。
技术介绍
电能在现代社会中起着越来越重要的作用，电力网作为电能输送和分配的重要基础设施，对其安全性、可靠性和经济性提出了越来越高的要求。电力变压器作为电力网中变电所与发电厂的主要设备之一，不仅可以将电压升高使得电能以较低损耗送往用电区域，还能把电压降低为各级使用电压，满足不同用户的用电需要。在电力变压器工作时，其绝缘系统容易受到热、电、机械等各方面的作用，其各方面功能将会一步步趋于劣化，最终造成了电力变压器故障的发生。电力变压器的故障会严重影响电力网的正常运行，严重时更是会中断电能的供应，不但会给人们的生活带来影响，还会给社会造成严重的经济损失。所以，监测变压器的运行状态并及时地预测电力变压器的故障对减少故障的发生和减少经济损失起着十分显著的作用。变压器在正常运行过程中，设备长期发热会使得变压器油逐渐老化、变质，这个过程是一个十分缓慢的过程，它虽然伴随着少量低分子烃类、CO、CO2的产生，但并不会超过其规定的故障报警值。而当变压器内部出现电热性故障时，C-C键和C-H键会发生断裂，形成不稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定电力变压器故障类型的方法，所述方法包括：对电力变压器故障数据进行归集与整合，并划分电力变压器的故障特征量和故障类型，其中：故障特征量为电力变压器油中的六种溶解气体的含量和变化量，所述六种溶解气体分别为甲烷CH4、乙炔C2H2、乙烯C2H4、乙烷C2H6、氢气H2和总烃；所述故障类型为：低温过热、中温过热、高温过热、低能放电和高能放电；对上述电力变压器故障数据进行预处理，所述预处理是指对电力变压器故障数据进行离散化；；基于预处理后的电力变压器故障数据，利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则，生成最终的故障类型的关联规则集，所述生成最终的故障类型的关联规则...

【技术特征摘要】
1.一种确定电力变压器故障类型的方法，所述方法包括：对电力变压器故障数据进行归集与整合，并划分电力变压器的故障特征量和故障类型，其中：故障特征量为电力变压器油中的六种溶解气体的含量和变化量，所述六种溶解气体分别为甲烷CH4、乙炔C2H2、乙烯C2H4、乙烷C2H6、氢气H2和总烃；所述故障类型为：低温过热、中温过热、高温过热、低能放电和高能放电；对上述电力变压器故障数据进行预处理，所述预处理是指对电力变压器故障数据进行离散化；；基于预处理后的电力变压器故障数据，利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则，生成最终的故障类型的关联规则集，所述生成最终的故障类型的关联规则集的方法包括：针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型，依据设定的最小支持度，确定支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量；针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型，依据设定的最小信赖度，在支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量中确定信赖度大于或者等于最小信赖度的故障特征量，从而确定最终的故障特征量和故障类型的样本数据；将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据之间的关系用网络图进行展示，确定最小链接数；确定最小链接数后，将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据划分为训练部分和测试部分，训练部分用于挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则，从而生成故障类型的关联规则集，并且测试部分用于检测生成的故障类型的关联规则集的准确度，确定最终的故障类型的关联规则集；以及根据最终的故障类型的关联规则集确定电力变压器故障类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对电力变压器故障数据进行归集与整合包括：非结构化数据的梳理、统一编码规则的制定、非结构化数据的录入、数据清洗过程以及变压器数据特征统计分析。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对电力变压器故障数据进行离散化包括：故障特征量的离散化，所述故障特征量的离散化采用等距离划分的离散化方法，以每种气体的含量和变化量的故障报警值大小为区间长度，当离散值为0时，表示气体含量和变化量在正常范围内，当离散值为大于0的整数时，表示气体含量和变化量超出故障报警值，且离散值等于超过故障报警值的倍数；以及故障类型的离散化，所述故障类型的离散化采用布尔离散化，当电力变压器出现该类型的故障时为1，否则为0。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则，包括挖掘电力变压器油中溶解气体的含量和故障类型的关联规则与挖掘电力变压器油中溶解气体的变化量和故障类型的关联规则。5.一种确定电力变压器故障类型的系统，所述系统(包括：数据划分装置，其用于对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金忠，董明，王健一，张书琦，程涣超，高飞，赵志刚，孙建涛，刘雪丽，汤浩，汪可，赵晓宇，仇宇舟，关键昕，申泽军，孙倩，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，西安交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11