【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及变压器，尤其涉及一种变压器故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、变压器是电力系统中的重要的设备，变压器的运行状态直接影响到电力系统的安全可靠运行。变压器的任何故障都可能导致电力系统局部故障甚至整个系统瘫痪，影响用户正常生产生活供电，造成巨大经济损失。因此，对变压器故障的早期诊断是至关重要的。但现有技术中关于变压器的故障检测方法存在一定的局限性，故障检测不够全面，无法准确检测到故障问题和故障位置，不便于后续检修。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种变压器故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质，以提高变压器故障检测的全面性，保证故障检测效率与准确性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种变压器故障诊断方法，包括：
3、获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据；
4、分别对所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据进行数据分析，提取出所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的数据特征；
5、根据所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的所述数据特征对变压器进行故障判断。
6、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种变压器故障诊断装置，包括：
7、数据获取模块，用于获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据；
8、数据分析模块，用于分
9、故障判断模块，用于根据所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的所述数据特征对变压器进行故障判断。
10、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种终端设备，包括：
11、一个或多个处理器；
12、存储装置，用于存储一个或多个程序；
13、所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例提供的变压器故障诊断方法。
14、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术实施例提供的变压器故障诊断方法。
15、本专利技术实施例提供了一种变压器故障诊断方法，首先获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据；其次分别对变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据进行数据分析，提取出变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据分别对应的数据特征；然后根据变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据分别对应的数据特征对变压器进行故障判断。利用上述方法，能够较为全面的结合多方面因素对变压器工作状态进行分析，提升变压器故障检测的全面性；同时，结合多种数据可较为准确地分析出变压器的故障类型以及故障位置，提升故障检测效率与准确性，以便于后续工作人员检修排查。
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1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：
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，根据所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的所述数据特征对变压器进行故障判断，包括：
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，在获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据之前，包括：
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，在获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据之后，还包括：
5.根据权利要求3所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述样本数据集分为训练数据集和测试数据集，所述训练数据集占80％，所述测试数据集占20％，所述训练数据集用于对模型进行训练，所述测试数据集用于对训练完成的模型进行测试。
6.根据权利要求1所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，在根据所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的所述数据特征对变压器进行故障判断之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的变压器
8.一种变压器故障诊断装置，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的变压器故障诊断方法。
...【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：
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，根据所述变压器运行状态数据、所述变压器温度数据和所述油中溶解气体数据分别对应的所述数据特征对变压器进行故障判断，包括：
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，在获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据之前，包括：
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，在获取变压器运行状态数据、变压器温度数据和油中溶解气体数据之后，还包括：
5.根据权利要求3所述的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述样本数据集分为训练数据集和测试数据集，所述训练数据集占80％，所述测试数据集占20％，所述训练数据集用于对模型进行训练，...
【专利技术属性】
技术研发人员：董玉玺，温慧玲，韩荣珍，张云，钟振鑫，朱锐锋，罗滨，柯祖梁，王俊星，黄穗雯，巫小彬，王曹，黄育龙，林笑玫，赵江帅，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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