【技术实现步骤摘要】
一种变压器故障诊断方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及信息处理
，特别是指一种变压器故障诊断方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]电力变压器作为电力系统中的枢纽设备，其运行状况监测是保证电网安全运行的基础。而其中油浸式变压器因成本低廉、绝缘性能良好等特点在大型电网系统中被广泛使用，其初期故障诊断使用最多的诊断工具之一是油色谱分析技术(Dissolved Gas Analysis)。
[0003]油色谱分析方法可大致分为两类：传统的基于气体比值方法和人工智能方法。传统方法都是基于离线数据统计而得到的一些含量或者比值的阈值，易于理解且实现简单，但存在准确度低、编码不完全等缺点。
[0004]人工智能技术的结果依赖于训练数据，且训练过程不可解释，导致很多研究难以实现工程化应用。
[0005]随着在线油色谱检测技术克服了离散监测样本周期长、数据可靠性低等缺点，因此在电网系统中得到了大量应用。而传统的诊断技术和部分人工智能技术并未考虑到在线监测数据的应用，因此对油色谱数据分析和解释方法的探索依...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：获得变压器的当前油色谱数据的至少一个特征数据，其中，一种所述特征数据包括所述当前油色谱数据中的一种气体的含量数据；获得所述当前油色谱数据的各特征数据到至少一种故障标签分别对应的聚类中心点的特征距离；将至少一个特征距离聚合后，输入变压器故障诊断模型中处理，得到变压器故障发生概率。2.根据权利要求1所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，获得所述油色谱数据的各特征数据到至少一种故障标签分别对应的聚类中心点的特征距离，包括：其中，表示第h个特征数据的特征距离；表示第h个特征数据的权重；表示当前油色谱数据中的样本的第h个特征数据；表示第h个特征数据对应的第j个聚类矩阵的聚类中心点；表示高斯核形状参数。3.根据权利要求2所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，将至少一个特征距离聚合，包括：通过：将至少一个特征距离聚合；其中，表示将至少一个特征距离聚合后得到的聚合距离；表示特征数据的个数，表示第个特征数据，表示求乘积。4.根据权利要求3所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述变压器故障诊断模型通过以下过程进行训练：获取训练集数据，所述训练集数据包括：至少一个油色谱数据训练样本以及所述至少一个油色谱数据训练样本分别对应的故障类型标签，每一油色谱数据样本包括至少一个特征数据；将所述至少一个油色谱数据训练样本，按照所述故障类型标签进行聚类处理，得到至少一个聚类矩阵；根据预设方向梯度极小化目标函数，确定每一个聚类矩阵的聚类中心。5.根据权利要求4所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述预设方向梯度极小化目标函数为：
其中，为隶属度矩阵，为聚类矩阵；U为在C不变的情况下，对目标函数求导得出；C为在U不变的情况下，对目标函数求导得出；表示模糊度参数，表示高斯核形状参数；为聚类矩阵的个数，n为油色谱数据训练样本的个数；为油色谱数据训练样本至聚类矩阵的中心点的距离。6.根据权利要求5所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述预设方向梯度...
【专利技术属性】
技术研发人员：康佳会，严川，张博，
申请(专利权)人：云智慧北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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