基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法技术

基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，正常运行条件下，在宽频域范围测试并计算得到短路阻抗。由得到的短路阻抗的幅值和相位数据构建正常变压器的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线作为指纹轨迹；当变压器发生绕组变形故障后，在相同的测试条件下，采用相同方法，构建此状态的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线；在扫频阻抗复数条件下基于统计学指标和扫描阻抗波形特征确定特征向量，并根据获得的不同绕组变形的特征曲线构建特征向量库；根据不同类型的绕组变形特征提取的特征向量，用采用粒子群算法优化后的支持向量机对绕组变形进行分类，根据分类结果最终确定绕组的变形类型，为变压器绕组微小变形的检测提供了一条新的途径。

【技术实现步骤摘要】
基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法
本专利技术涉及电力变压器绕组状态检测领域，具体涉及一种基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法。
技术介绍
变压器作为输电线路的关键设备，承担着变换电压以保证电能更好传输的作用，当其运行出现故障时将对局部甚至整体电力系统造成重大冲击。而变压器在运输、安装以及运行时会因为人为误操作、外力以及其它自然事件等不可抗因素导致绕组变形，故电力部门对变压器的状态检测十分看重，尤其是绕组变形等渐变性故障的防范和检测尤为重视。据统计，变压器故障中约60％都是绕组变形，绕组轻微变形不会影响变压器的正常运行，但是其逐渐的积累将导致变压器更加严重的变形，甚至损毁，这不仅会造成重大经济损失，更会影响电力系统的稳定。所以准确有效的检测变压器绕组的微小变形十分必要。扫描阻抗(sweepfrequencyimpedanceSFI)法是由西安交通大学刘勇、杨帆等人根据目前各种变压器状态检测方法在实际应用中的不足，结合两种实际应用效果较好的检测方法。短路阻抗(ShortCircuitImpedance,SCI)法与频率响应分析(FrequencyResponseAnalysis,FRA)法于近年提出的一种检测变压器绕组变形的新型无损检测方法。但目前基于扫描阻抗法的研究还停留在检测方法本身上，对于利用扫描阻抗法获取的数据提取有区分度的特征向量进行故障分类还研究较少。因此，提取出信息全面、可靠新高、能较好的解释扫描阻抗数据的特征向量，并且根据特征向量提出合适的智能分类方法，完成变压器的典型故障分类将为现阶段的离线状态线检测甚至未来变压器在线监测提供强力支撑。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，不仅测试程序简单，重复性好；而且信噪比更高，诊断信息丰富，灵敏度更优。尤其是对绕组微小变形更能及时响应，便于检修人员迅速处理，为电力从业人员在变压器状态检测提供了一个新的方法。本专利技术采取的技术方案为：基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，包括以下步骤：步骤1：在变压器运行正常情况下，将变压器绕组一侧首末端短接，另一侧注入正弦电压扫频信号信号经过放大后，通过在首末端连接采样电阻R，得到变压器绕组首端激励信号末端响应信号及短路电流以此计算得到短路阻抗Zk(jω)。步骤2：根据步骤1得到的短路阻抗Zk(jω)的幅值|Zk(jω)|和相位ω的测试数据，构建正常变压器的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线作为指纹轨迹。步骤3：当变压器发生绕组轻微变形故障时，在相同的测试条件下，采用相同方法，测量不同变形情况的变压器绕组首端激励信号末端响应信号及短路电流以此计算得到短路阻抗Zkf(jω)。步骤4：根据步骤3得到的短路阻抗Zkf(jω)的幅值|Zkf(jω)|和相位ωf的测试数据，构建不同变形状态下变压器的的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹，构建绕组微小变形特征曲线库。步骤5：将步骤4所构建的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹，与步骤2所构建的指纹轨迹作对比分析；并在扫频阻抗复数条件下，基于统计学指标和扫描阻抗波形特征确定扫频阻抗实部相关系数CC1、扫频阻抗虚部相关系数CC2、谐振点向量欧式距离VD、幅频谐振点加权频率函数值Wf1、相频零点加权频率函数值Wf2、工频时的短路阻抗幅值偏差、工频时短路阻抗相位偏差，组成特征向量；根据不同绕组变形曲线，构建绕组微小变形特征向量库。步骤6：据步骤5利用不同类型的绕组轻微变形的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹特征差异构建的特征向量库，用采用粒子群算法优化后的支持向量机，对绕组变形进行分类，根据分类结果最终确定变压器绕组的变形类型。本专利技术一种基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，技术效果如下：1)本专利技术提出了一种基于扫描阻抗幅频曲线和相频曲线数据，在扫描阻抗复数条件下将统计学指标和波形特征相互融合建立了区分度明显的特征向量，然后利用解决小样本、非线性、高维模式识别问题的支持向量机对绕组微小变形进行分类，采用粒子群算法对向量机进行了优化，进一步提高了故障分类的正确率。2)该方法基于扫描阻抗Zk(jω)的幅值|Zk(jω)|和相位ω的测试数据，得到扫描阻抗幅频曲线，并且同时得到扫描阻抗相频曲线。利用该方法，一次测试便可获得变压器扫频阻抗幅频和相频曲线以及短路阻抗值，拥有更加丰富和灵敏的故障特征信息，而且有效地减小了多次接线所造成的误差。通过对扫描阻抗曲线轨迹进行绕组变形分类最终确定绕组的健康状态。3)该方法在扫频阻抗复数条件下，基于对绕组故障类型识别灵敏度较高的统计学指标和扫描阻抗波形特征，确定信息性强、区分度明显的非冗余派生值作为特征向量，相较于在单一幅频或单一相频条件下提取的特征参量更灵敏、特征信息更准确，更利于绕组微小变形的分类。4)该方法采用支持向量机作为分类算法，同时采用粒子群算法对支持向量机进行优化，使绕组微小变形的分类成功率更高。5)该方法基于扫描阻抗复数特征值和经粒子群算法优化后的支持向量机进行绕组微小变形分类，为变压器绕组微小变形的检测提供了一条新的途径。附图说明图1为本专利技术的绕组微小变形分类流程图。图2(a)为本专利技术所提出的绕组正常时的扫描阻抗幅频曲线轨迹图；图2(b)为本专利技术所提出的绕组正常时的扫描阻抗相频曲线轨迹图。图3为本专利技术所提出的扫描阻抗幅频曲线与传统的频响幅频曲线对比图。图4(a)为绕组发生3种典型故障情况与正常情况时扫描阻抗幅频曲线轨迹对比图；图4(b)为绕组发生3种典型故障情况与正常情况时扫描阻抗幅频曲线轨迹对比图。图5为绕组鼓包扫描阻抗幅频相关系数CC与复数条件下扫描阻抗实部相关系数CC1、虚部相关系数CC2对比图。图6为采用粒子群算法优化后的支持向量机样本结果分类图。具体实施方式基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，包括以下步骤：步骤1：在变压器运行正常情况下，将变压器绕组一侧首末端短接，另一侧注入正弦电压扫频信号信号经过放大后，通过在首末端连接采样电阻R，得到变压器绕组首端激励信号末端响应信号及短路电流以此计算得到短路阻抗Zk(jω)。所述步骤1中，变压器绕组首端激励信号末端响应信号短路电流短路阻抗Zk(jω)，为变压器绕组正常状态时的相关测试数据，通过数据采集卡获取变压器绕组首端激励信号末端响应信号短路电流的值，据此再通过数学计算得到短路阻抗Zk(jω)。计算公式如下：步骤2：根据步骤1得到的短路阻抗Zk(jω)的幅值|Zk(jω)|和相位ω的测试数据，构建正常变压器的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线作为指纹轨迹。所述步骤2中，扫描阻抗幅频曲线和相频曲线中，幅频曲线是在10Hz～1MHz的频率下的短路阻抗幅值曲线，相频曲线是在10Hz～1MHz的频率下的短路阻抗相位值曲线。步骤3：当变压器发生绕组轻微变形故障时，在相同的测试条件本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：在变压器运行正常情况下，将变压器绕组一侧首末端短接，另一侧注入正弦电压扫频信号

【技术特征摘要】
1.基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：在变压器运行正常情况下，将变压器绕组一侧首末端短接，另一侧注入正弦电压扫频信号信号经过放大后，通过在首末端连接采样电阻R，得到变压器绕组首端激励信号末端响应信号及短路电流以此计算得到短路阻抗Zk(jω)；
步骤2：根据步骤1得到的短路阻抗Zk(jω)的幅值|Zk(jω)|和相位ω的测试数据，构建正常变压器的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线作为指纹轨迹；
步骤3：当变压器发生绕组轻微变形故障时，在相同的测试条件下，采用相同方法，测量不同变形情况的变压器绕组首端激励信号末端响应信号及短路电流以此计算得到短路阻抗Zkf(jω)；
步骤4：根据步骤3得到的短路阻抗Zkf(jω)的幅值|Zkf(jω)|和相位ωf的测试数据，构建不同变形状态下的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹，构建绕组微小变形特征曲线库；
步骤5：将步骤4所构建的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹，与步骤2所构建的指纹轨迹作对比分析；并在扫频阻抗复数条件下，基于统计学指标和扫描阻抗波形特征确定扫频阻抗实部相关系数CC1、扫频阻抗虚部相关系数CC2、谐振点向量欧式距离VD、幅频谐振点加权频率函数值Wf1、相频零点加权频率函数值Wf2、工频时的短路阻抗幅值偏差、工频时短路阻抗相位偏差，组成特征向量；根据不同绕组变形曲线，构建绕组微小变形特征向量库；
步骤6：据步骤5利用不同类型的绕组轻微变形的扫描阻抗幅频曲线和相频曲线轨迹特征差异构建的特征向量库，用采用粒子群算法优化后的支持向量机，对绕组变形进行分类，根据分类结果最终确定变压器绕组的变形类型。


2.根据权利要求1所述基于扫描阻抗法及支持向量机的变压器绕组变形分类方法，其特征在于：所述步骤1中，变压器绕组首端激励信号末端响应信号短路电...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振华，张阳坡，蒋伟辉，张宇杰，黄悦华，李振兴，徐艳春，邾玢鑫，杨楠，刘颂凯，张磊，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42