【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气工程，具体为一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、变压器作为电力系统的关键组成部分，其稳定运行对于保障电网的可靠性和安全性至关重要。由于变压器在长期运行中易受到各种内外因素的影响，其故障率相对较高，这些故障如果不能及时检测和处理，可能导致严重的电力供应中断和经济损失。因此，实时准确地监测变压器的运行状态，及时诊断出可能的故障，并采取相应的维护措施，是电力系统运行管理的重要任务。
2、传统的变压器故障诊断方法主要依赖于定期的物理检查和运行数据的简单分析。这些方法虽然在一定程度上有效，但存在着延时性高、准确度不足、无法实时监控等局限性。近年来，随着传感器技术和数据处理能力的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究和应用的热点。
3、在这种背景下，本专利技术提出了一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法。这种方法利用先进的数据采集技术收集变压器的运行数据，如电流、电压和温度，然后通过计算这些数据的特定比值来分析变压器的运行状态。这三个比值特征量分别反映了变压器在不同方面的运行特性，可以用于更准确地判断变压器是否存在故障以及故障的类型。
4、此外，本专利技术还结合了机器学习技术，通过构建趋势分析模型，能够预测变压器故障的发展趋势，从而实现对故障的早期预警。这种基于数据驱动和智能分析的方法，相较于传统方法，能够提供更为准确、高效的故障诊断，大大提高了变压器故障处理的及时性和有效性。
技术实现思路
1、鉴于上述
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：如何解决传统变压器故障诊断方法中存在的延时性高、准确度不足和无法实时监控的技术问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其包括如下步骤，
4、采集变压器原始运行数据；基于变压器原始运行数据提取三比值特征量；基于三比值特征量识别潜在故障以及根据三比值特征量的变化判断变压器的故障类型并采取相应措施。
5、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述采集变压器原始运行数据包括，通过传感器监测变压器的输入和输出电流、使用温度传感器分别监测变压器油温和周围环境温度、测量并记录变压器的输入和输出电压。
6、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述提取三比值特征量包括，计算输入电流和输出电流的比值、计算变压器油温与环境温度的比值、计算输入电压和输出电压的比值。
7、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述基于三比值特征量识别潜在故障包括，实时分析采集的变压器运行数据，并实时计算三比值特征量。
8、所述三比值特征量包括电流比值温度比值以及电压比值
9、若i比值＞i阈值时，则表示变压器电流存在异常。
10、若u比值＞u阈值时，则表示变压器电压存在异常。
11、若t比值＞t阈值时，则表示变压器温度存在异常。
12、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述根据三比值特征量的变化判断变压器的故障类型包括，构建集合数学模型，将异常的电流比值、温度比值以及电压比值输入集合数学模型中，基于集合数学模型输出变压器的综合风险评分。
13、所述集合数学模型表示为，
14、
15、其中，α、β、γ表示模型参数。
16、若综合风险评分f低于一级阈值f1，则表示变压器处于轻微故障。
17、若综合风险评分f位于一级阈值f1和二级阈值f2之间，则表示变压器处于中等故障。
18、若综合风险评分f位于二级阈值f2和三级阈值f3之间，则表示变压器处于严重故障。
19、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述采取相应措施包括，当变压器处于轻微故障时，则增加数据采集点，加强对变压器的监测频率，记录变压器的运行数据，利用人工智能进行趋势分析，通过趋势分析快速响应任何恶化的迹象，提前规划维护活动。
20、当变压器处于中等故障时，则运用诊断技术，精确定位故障源，降低未故障变压器的运行负载，平衡整个系统负荷，对变压器进行全面检查，对检查到的问题立即进行修复，包括替换损坏的部件和调整设备配置，更新运行参数和维护策略。
21、当变压器处于严重故障时，则立即关闭变压器，启用备用变压器，对变压器进行安全风险评估，确定故障原因和潜在的安全隐患，执行事先准备好的应急预案，确保变压器和相关区域的安全隔离，并做风险评估，根据风险评估进行彻底修复，包括重建和更换严重损坏的部分。
22、作为本专利技术所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述利用人工智能进行趋势分析包括，实时收集变压器的运行数据以及历史故障数据，根据机器学习算法构建趋势分析模型，使用历史故障数据训练趋势分析模型，通过趋势分析模型判断轻微故障是否向中度故障或严重故障发展的趋势。
23、所述机器学习算法表示为，
24、
25、其中，w、b表示模型参数，x表示特征向量，表示为x＝[x1,x2,...xn]，xi表示电流、电压或温度的测量值，p(y＝1x)表示轻微故障向中等故障或严重故障发展的趋势。
26、若p(y＝1x)≤0.3，则表示变压器将维持在轻微故障。
27、若0.3＜p(y＝1x)≤0.5，则表示变压器将发展成中等故障。
28、若p(y＝1x)＞0.5，则表示变压器将发展成严重故障。
29、当预测显示变压器维持在轻微故障时，则按照轻微故障的措施进行处理。
30、当预测显示变压器将发展成中等故障时，则暂时降低变压器的运行负载，减轻压力，立即进行全面的设备检查，对检查中发现的问题进行及时的修复，开始准备应急的响应计划。
31、当预测显示变压器将发展成严重故障时，则立即停止变压器运行，安排紧急维修工作，全面检查和修复变压器关键部件，在进行任何维修工作前，进行彻底的安全评估。
32、本专利技术的另外一个目的是提供一种基于三比值特征量的变压器故障诊断系统，其能通过实时监测关键运行参数、综合分析电流、温度和电压比值，并运用先进的机器学习算法进行故障趋势预测，解决了现有技术中故障诊断反应时间长、故障预测准确性不足以及故障防控能力有限的问题。
33、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于三比值特征量的变压器故障诊断系统，包括数据采集模块、三比值特征量计算模块以及故障诊断模块。
34、所述数据采集模块负责实时收集变压器的运行数据。
35、所述三比值特征量计算模块负责根据采集的数据计算三比值特征量。
36、所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述采集变压器原始运行数据包括，通过传感器监测变压器的输入和输出电流、使用温度传感器分别监测变压器油温和周围环境温度、测量并记录变压器的输入和输出电压。
3.如权利要求2所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述提取三比值特征量包括，计算输入电流和输出电流的比值、计算变压器油温与环境温度的比值、计算输入电压和输出电压的比值。
4.如权利要求3所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述基于三比值特征量识别潜在故障包括，实时分析采集的变压器运行数据，并实时计算三比值特征量；
5.如权利要求4所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述根据三比值特征量的变化判断变压器的故障类型包括，构建集合数学模型，将异常的电流比值、温度比值以及电压比值输入集合数学模型中，基于集合数学模型输出变压器的综合风险评分；
6.如权利要求5所述的一
7.如权利要求6所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述利用人工智能进行趋势分析包括，实时收集变压器的运行数据以及历史故障数据，根据机器学习算法构建趋势分析模型，使用历史故障数据训练趋势分析模型，通过趋势分析模型判断轻微故障是否向中度故障或严重故障发展的趋势；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块、三比值特征量计算模块以及故障诊断模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述采集变压器原始运行数据包括，通过传感器监测变压器的输入和输出电流、使用温度传感器分别监测变压器油温和周围环境温度、测量并记录变压器的输入和输出电压。
3.如权利要求2所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述提取三比值特征量包括，计算输入电流和输出电流的比值、计算变压器油温与环境温度的比值、计算输入电压和输出电压的比值。
4.如权利要求3所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述基于三比值特征量识别潜在故障包括，实时分析采集的变压器运行数据，并实时计算三比值特征量；
5.如权利要求4所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述根据三比值特征量的变化判断变压器的故障类型包括，构建集合数学模型，将异常的电流比值、温度比值以及电压比值输入集合数学模型中，基于集合数学模型输出变压器的综合风险评分；
6.如权利要求5所述的一种基于三比值特征量的变压器故障诊断方法，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：张镱议，梁学诚，夏小飞，潘绍明，张炜，俸波，覃歆然，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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