一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法及系统，其中方法包括：获取主变试验数据，对所述主变试验数据进行数据清洗，并将数据清洗后的所述主变试验数据按照预设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测试数据；对所述主变试验训练数据进行归一化处理；通过所述归一化处理后的主变试验训练数据及损失函数建立用于变压器故障诊断的反传神经网络模型，并通过所述主变试验测试数据对所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型进行优化；将变压器的运行数据输入至优化后的所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型，得到变压器的故障结果。本发明专利技术针对不平衡样本实现变压器故障类别辨识的性能提高。现变压器故障类别辨识的性能提高。现变压器故障类别辨识的性能提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及变压器故障检测
，特别是涉及一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]变压器是电力系统中的关键设备，对电网的正常稳定运行起到了关键的作用。变压器价格昂贵、构造精密，然而由于自然老化、环境侵蚀、运行过载等自然或者人为原因，变压器的故障难以避免。变压器故障得不到及时解决，将会影响电力系统稳定性，甚至是大范围停电，造成社会经济损失。
[0003]油浸式电力变压器内的绝缘油和固体绝缘材料，因受温度、电场、氧气、水分等的作用，会逐渐老化和分解，产生各种低分子烃类和氢气、一氧化碳、二氧化碳等气体。这些气体大部分溶解在油中，经验表明，油中气体各成分含量的多少与故障的性质及故障程度直接相关，油中溶解气体分析(dissolved gas analysis in oil，DGA)技术被广泛用于油浸式电力变压器的故障诊断和状态评估。
[0004]传统基于DGA的故障诊断方法主要有特征气体法、三比值法、大卫三角形法等。然而传统方法具有编码未对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取主变试验数据，对所述主变试验数据进行数据清洗，并将数据清洗后的所述主变试验数据按照预设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测试数据；其中，所述主变试验数据包括：主变色谱、介损及电容量、绝缘电阻；对所述主变试验训练数据进行归一化处理；通过所述归一化处理后的主变试验训练数据及损失函数建立用于变压器故障诊断的反传神经网络模型，并通过所述主变试验测试数据对所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型进行优化；将变压器的运行数据输入至优化后的所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型，得到变压器的故障结果。2.如权利要求1所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法，其特征在于，所述对所述主变试验数据进行数据清洗，包括：检测并删除异常数据及填补缺失数据。3.如权利要求2所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法，其特征在于，所述填补缺失数据，包括：利用SMOTE算法对所述主变试验训练数据进行扩充。4.如权利要求1所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法，其特征在于，所述通过所述主变试验测试数据对所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型进行优化，具体地：将所述主变试验测试数据输入所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型，通过比对样本实际标签与用于变压器故障诊断的反传神经网络模型的预测标签，评估用于变压器故障诊断的反传神经网络模型的分类性能。5.一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断系统，其特征在于，包括：数据清洗及分类模块，用于获取主变试验数据，对所述主变试验数据进行数据清洗，并将数据清洗后的所述主变试验数据按照预设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测试数据；其中，所述主变试验数...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗颖婷，王磊，田翔，许海林，梁永超，石墨，李晖，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：