本申请涉及一种变压器故障诊断方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括：通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；针对上述依次采集的各初始异常振动信号，获取上述初始异常振动信号的采样时间间隔；采样时间间隔包括上述初始异常振动信号与初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；根据各初始异常振动信号的采样时间间隔，对变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。采用本方法能够提高对变压器进行故障诊断时的准确性。进行故障诊断时的准确性。进行故障诊断时的准确性。
【技术实现步骤摘要】
变压器故障诊断方法、装置、计算机设备、介质和产品
[0001]本申请涉及电力系统
，特别是涉及一种变压器故障诊断方法、装置、计算机设备、介质和产品。
技术介绍
[0002]变压器是电力系统中重要的电力设备，随着电力系统容量与电压等级的不断提高，对于变压器的安全稳定运行也有了更高的要求，变压器一旦发生故障将对电力系统造成巨大的损失，因此对于变压器的在线监测以及故障诊断就尤为重要。
[0003]变压器油箱表面的振动与变压器绕组以及铁芯的机械状态密切相关，因此通过测量变压器油箱的振动信号可以检测出铁芯以及绕组是否存在故障。采用传统方法对变压器进行故障诊断时，准确性较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高变压器故障诊断准确性的变压器故障诊断方法、装置、计算机设备、介质和产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种变压器故障诊断方法。所述方法包括：
[0006]通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；
[0007]针对上述依次采集的各初始异常振动信号，获取上述初始异常振动信号的采样时间间隔；上述采样时间间隔包括上述初始异常振动信号与上述初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；
[0008]根据各上述初始异常振动信号的采样时间间隔，对上述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。
[0009]在其中一个实施例中，上述通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号，包括：
[0010]通过上述压电式加速度传感器依次采集变压器的振动信号；
[0011]通过预设随机森林算法模型对上述振动信号进行异常检测，生成上述振动信号的异常检测结果；
[0012]根据上述振动信号的异常检测结果，从上述变压器的振动信号中确定上述变压器的初始异常振动信号。
[0013]在其中一个实施例中，在上述通过预设随机森林算法模型对上述振动信号进行异常检测，生成上述振动信号的异常检测结果之前，包括：
[0014]针对上述依次采集的各振动信号，对上述振动信号进行滤波处理，生成与上述振动信号对应的特征向量；
[0015]上述通过预设随机森林算法模型对上述振动信号进行异常检测，生成上述振动信号的异常检测结果，包括：
[0016]通过预设随机森林算法模型对上述特征向量进行异常检测，生成上述振动信号的
异常检测结果。
[0017]在其中一个实施例中，上述根据各上述初始异常振动信号的采样时间间隔，对上述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果，包括：
[0018]判断上述初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足预设时间间隔条件；
[0019]若是，则将上述初始异常振动信号作为第一个满足上述预设时间间隔条件的目标异常振动信号；
[0020]获取上述初始异常振动信号的下一个初始异常振动信号，并执行以下目标操作：将上述下一个初始异常振动信号作为新的上述初始异常振动信号，循环执行判断上述初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足上述预设时间间隔条件；若是，则将上述初始异常振动信号作为下一个满足上述预设时间间隔条件的目标异常振动信号；直到上述目标异常振动信号的数目达到预设数目为止；
[0021]根据上述预设数目个上述目标异常振动信号，对上述变压器进行故障诊断生成存在故障的故障诊断结果。
[0022]在其中一个实施例中，在判断上述初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足预设时间间隔条件之后，包括：
[0023]若否，则判断上述初始异常振动信号的下一个初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足预设时间间隔条件；
[0024]若是，则将上述下一个初始异常振动信号作为第一个满足预设时间间隔条件的目标异常振动信号；
[0025]获取上述下一个初始异常振动信号的下一个初始异常振动信号，并执行上述目标操作。
[0026]在其中一个实施例中，上述方法还包括：
[0027]若上述变压器的故障诊断结果为存在故障，则根据上述变压器的故障诊断结果，生成报警信息。
[0028]在其中一个实施例中，上述方法还包括：
[0029]获取训练样本集；上述训练样本集中包括第一类特征向量及第二类特征向量，上述第一类特征向量为从存在故障的变压器的振动信号中所提取的特征向量，上述第二类特征向量为从不存在故障的变压器的振动信号中所提取的特征向量；
[0030]将上述第一类特征向量及第二类特征向量输入至初始随机森林算法模型中，生成上述第一类特征向量的第一预测异常检测结果及上述第二类特征向量的第二预测异常检测结果；
[0031]根据上述第一类特征向量的标注异常检测结果及上述第一预测异常检测结果、上述第二类特征向量的标注异常检测结果及上述第二预测异常检测结果，计算损失函数的值；
[0032]根据上述损失函数的值调整上述初始随机森林算法模型的参数，生成上述预设随机森林算法模型。
[0033]第二方面，本申请还提供了一种变压器故障诊断装置。所述装置包括：
[0034]信号采集模块，用于通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；
[0035]获取模块，用于针对上述依次采集的各初始异常振动信号，获取上述初始异常振动信号的采样时间间隔；上述采样时间间隔包括上述初始异常振动信号与上述初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；
[0036]故障诊断模块，用于根据各上述初始异常振动信号的采样时间间隔，对上述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。
[0037]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0038]通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；
[0039]针对上述依次采集的各初始异常振动信号，获取上述初始异常振动信号的采样时间间隔；上述采样时间间隔包括上述初始异常振动信号与上述初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；
[0040]根据各上述初始异常振动信号的采样时间间隔，对上述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。
[0041]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0042]通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；
[0043]针对上述依次采集的各初始异常振动信号，获取上述初始异常振动信号的采样时间间隔；上述采样时间间隔包括上述初始异常振动信号与上述初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；
[0044]根据各上述初始异常振动信号的采样时间间隔，对上述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。
[0045]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算本文档来自技高网...
【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，所述方法包括：通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号；针对所述依次采集的各初始异常振动信号，获取所述初始异常振动信号的采样时间间隔；所述采样时间间隔包括所述初始异常振动信号与所述初始异常振动信号的前一个初始异常振动信号之间的采样时间间隔；根据各所述初始异常振动信号的采样时间间隔，对所述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果。2.根据权利要求1所述变压器故障诊断方法，其特征在于，所述通过压电式加速度传感器依次采集变压器的初始异常振动信号，包括：通过所述压电式加速度传感器依次采集变压器的振动信号；通过预设随机森林算法模型对所述振动信号进行异常检测，生成所述振动信号的异常检测结果；根据所述振动信号的异常检测结果，从所述变压器的振动信号中确定所述变压器的初始异常振动信号。3.根据权利要求2所述变压器故障诊断方法，其特征在于，在所述通过预设随机森林算法模型对所述振动信号进行异常检测，生成所述振动信号的异常检测结果之前，包括：针对所述依次采集的各振动信号，对所述振动信号进行滤波处理，生成与所述振动信号对应的特征向量；所述通过预设随机森林算法模型对所述振动信号进行异常检测，生成所述振动信号的异常检测结果，包括：通过预设随机森林算法模型对所述特征向量进行异常检测，生成所述振动信号的异常检测结果。4.根据权利要求1所述变压器故障诊断方法，其特征在于，所述根据各所述初始异常振动信号的采样时间间隔，对所述变压器进行故障诊断生成故障诊断结果，包括：判断所述初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足预设时间间隔条件；若是，则将所述初始异常振动信号作为第一个满足所述预设时间间隔条件的目标异常振动信号；获取所述初始异常振动信号的下一个初始异常振动信号，并执行以下目标操作：将所述下一个初始异常振动信号作为新的所述初始异常振动信号，循环执行判断所述初始异常振动信号的采样时间间隔是否满足所述预设时间间隔条件；若是，则将所述初始异常振动信号作为下一个满足所述预设时间间隔条件的目标异常振动信号；直到所述目标异常振动信号的数目达到预设数目为止；根据所述预设数目个所述目标异常振动信号，对所述变压器进行故障诊断生成存在故障的故障诊断结果。5.根据权利要求4所述变压器故障诊断方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：范斌涛，张喆，陈相吾，汲胜昌，吴书煜，
申请(专利权)人：国网西安环保技术中心有限公司西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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