基于CSO-ANN算法的电气设备故障预测方法技术

本发明专利技术涉及电气设备故障预测技术领域，公开了一种基于CSO‑ANN算法的电气设备故障预测方法，其包括：步骤S1：采集历史DGA样本数据并进行标准化预处理；步骤S2：对历史时间序列训练数据建立与时间序列分解；步骤S3：连续采集电气设备输出的电压样本X1，X2，X3，…，Xn以形成电压样本集，电压样本集满足N(μ,σ2)分布，其中，期望μ和标准差σ为未知量；计算电压样本值的均值与方差，并分别得到置信水平为1‑α时期望μ和标准差σ的置信区间；步骤S4：设置人工神经网络ANN的参数并构建ANN模型，采用CSO算法对ANN模型的参数进行优化，得到电气设备故障预测结果。本发明专利技术能有效对电气核心设备进行故障预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于cso-ann算法的电气设备故障预测方法，属于电气设备故障预测。

技术介绍

1、电气设备的运行状态直接影响电力系统的安全性水平，如维持电网运行的大型设备，如变电站的额变压器、发电站的汽轮机、发电机等，这些电器设备都是电力企业设备的核心，如果发生故障，不但会影响企业生产的正常进行，还将造成巨大损失，目前用于电气设备故障预测的传统方法包括三比值法等，在实际中，由于核心设备与周边设备的拓扑结构复杂，关键核心设备的故障具有突发性，引起其故障的原因可能是外部的冲击或是本体的原因。在当前的研究中经常是通过故障发生时产生的暂态数据，如录波文件、告警等，进行较为独立的单一分析，较难实现对这些故障、冲击的预测。

2、如果发生故障，不但会影响企业生产的正常进行，还将造成巨大损失。国内外发生的大型汽轮机严重事故就是典型实例。因此，为了及时采取预防措施，避免不必要的损失，对这些核心设备进行故障预测具有非常重要的意义。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提出了一种基于cso-an本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于CSO-ANN算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，包括

2.根据权利要求1所述的基于CSO-ANN算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，所述步骤S1中标准化预处理的步骤包括：计算数据中在变压器油中溶解的各种气体的体积浓度百分比Xi，其计算公式如下：

3.根据权利要求2所述的基于CSO-ANN算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，所述标准预处理后的DGA样本数据要求进行自采样，创建训练子样本，利用所述训练子样本对多个基分类器进行训练，构造一个集成分类器。

4.根据权利要求1所述的基于CSO-ANN算法的电气设备故障预测方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于cso-ann算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，包括

2.根据权利要求1所述的基于cso-ann算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，所述步骤s1中标准化预处理的步骤包括：计算数据中在变压器油中溶解的各种气体的体积浓度百分比xi，其计算公式如下：

3.根据权利要求2所述的基于cso-ann算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，所述标准预处理后的dga样本数据要求进行自采样，创建训练子样本，利用所述训练子样本对多个基分类器进行训练，构造一个集成分类器。

4.根据权利要求1所述的基于cso-ann算法的电气设备故障预测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤为：

5....

【专利技术属性】
技术研发人员：姜孔实，姚晓林，孙战辉，张利臣，孙颖辉，于海舰，张洪雨，王龙江，董华周，李栋，毕文彦，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司荣成市供电公司，
类型：发明
国别省市：