【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变压器故障诊断，更具体地说，是涉及一种应用于变压器的故障诊断方法与系统。
技术介绍
1、变压器作为电力系统中的重要设备，其正常运行对于电力传输和分配至关重要。然而，由于长期运行和外部环境等因素的影响，变压器可能会发生各种故障，如绝缘老化、短路、绕组松动等。这些故障如果不及时发现和处理，可能会导致设备损坏、停机甚至事故发生，给电力系统的安全稳定运行带来严重威胁。
2、目前，变压器故障诊断方法主要依靠传统的检测手段，如温度、可燃气体等参数超过某个值时，则认定变压器故障。然而，这种方法往往只能提供有限的故障信息，无法全面、准确地判断变压器的健康状态和潜在故障风险。因此，需要一种更加综合、准确的变压器故障诊断方法，以提高变压器的可靠性和安全性。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种应用于变压器的故障诊断方法与系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种应用于变压器的故障诊断方法，包括以下步骤：
4、步骤1：获取变压器的寿命影响参数；所述寿命影响参数包括气体参数、电气参数、绝缘油参数和糠醛参数；
5、步骤2：计算每个寿命影响参数的老化指数；
6、步骤3：根据所述老化指数构建变压器剩余寿命预估模型；
7、步骤4：收集不同剩余寿命下变压器的状态参数；
8、步骤5：将不同剩余寿命下变压器的状态参数作为训练数据输入到不同的神经网络中进行训练得到
9、步骤6：使用相应的故障诊断模型计算不同剩余寿命下目标变压器的故障类型。
10、优选的，所述步骤2：计算每个寿命影响参数的老化指数，包括：
11、步骤2.1：采集变压器上各个气体参数的浓度；
12、步骤2.2：根据各个气体参数的浓度构建每个气体参数的老化指数；
13、步骤2.3：对每个气体参数的老化指数进行加权求和得到气体参数的老化指数；
14、步骤2.4：根据变压器上各个电气参数、绝缘油参数和糠醛参数数据得到电气参数、绝缘油参数和糠醛参数的老化指数。
15、优选的，所述步骤2.2：根据各个气体参数的浓度构建每个气体参数的老化指数，包括：
16、采用公式：
17、
18、
19、
20、
21、
22、根据各个气体参数的浓度构建每个气体参数的老化指数；其中，表示甲烷的老化指数，表示乙烷的老化指数，表示乙炔的老化指数，表示乙烯的老化指数，表示氢气的老化指数，x1表示甲烷的浓度，x2表示乙烷的浓度，x3表示乙炔的浓度，x4表示乙烯的浓度，x5表示氢气的浓度。
23、优选的，所述步骤3：根据所述老化指数构建变压器剩余寿命预估模型，包括：
24、采用公式：
25、
26、构建变压器剩余寿命预估模型；其中，b表示耗损系数，hi0表示气体参数、电气参数、绝缘油参数和糠醛参数的老化指数的加权和，δt表示变压器的使用年限，y表示变压器的剩余寿命。
27、优选的，所述步骤4：收集不同剩余寿命下变压器的状态参数，包括：
28、步骤4.1：使用温度传感器采集变压器的绝缘油油温、三相套管接头温度和可燃气体浓度；
29、步骤4.2：对所述绝缘油油温、三相套管接头温度和可燃气体浓度进行修正得到修正后的绝缘油油温、三相套管接头温度和可燃气体浓度；
30、步骤4.3：使用电压表采集变压器的工作电压；
31、步骤4.4：对所述工作电压进行修正得到修正后的工作电压；
32、步骤4.5：将修正后的工作电压和修正后的绝缘油油温、三相套管接头温度和可燃气体浓度作为变压器的状态参数。
33、优选的，所述步骤4.4：对所述工作电压进行修正得到修正后的工作电压，包括：
34、步骤4.4.1：对电压表采集的工作电压信号进行小波分解并提取出分解后工作电压信号的小波系数；
35、步骤4.4.2：根据小波系数构建修正阈值；所述修正阈值为：
36、
37、其中，λj表示修正阈值，σj表示在第j个小波分解尺度下小波系数的标准差，nj表示在第j个小波分解尺度下的信号长度；
38、步骤4.4.3：使用修正阈值对小波系数进行处理得到去除环境噪声的小波系数；
39、步骤4.4.4：对去除环境噪声的小波系数进行重构得到修正后的工作电压。
40、优选的，所述步骤4.4.3：使用修正阈值对小波系数进行处理得到去除环境噪声的小波系数，包括：
41、采用公式：
42、
43、对小波系数进行处理得到去除环境噪声的小波系数；其中，表示去除环境噪声的小波系数，λ表示修正阈值，ω表示分解后工作电压信号的小波系数。
44、本专利技术还提供了一种应用于变压器的故障诊断系统，包括：
45、参数获取模块，用于获取变压器的寿命影响参数；所述寿命影响参数包括气体参数、电气参数、绝缘油参数和糠醛参数；
46、老化指数计算模块，用于计算每个寿命影响参数的老化指数；
47、剩余寿命预估模块，用于根据所述老化指数构建变压器剩余寿命预估模型；
48、状态参数获取模块，用于收集不同剩余寿命下变压器的状态参数；
49、训练模块，用于将不同剩余寿命下变压器的状态参数作为训练数据输入到不同的神经网络中进行训练得到相应的故障诊断模型；
50、故障诊断模块，用于使用相应的故障诊断模型计算不同剩余寿命下目标变压器的故障类型。
51、本专利技术还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的一种应用于变压器的故障诊断方法中的步骤。
52、本专利技术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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种应用于变压器的故障诊断方法中的步骤。
53、本专利技术提供的一种应用于变压器的故障诊断方法的有益效果在于：与现有技术相比，本专利技术通过将不同剩余寿命下变压器的状态参数作为训练数据输入到不同的神经网络中进行训练得到相应的故障诊断模型，这样可以更好地适应不同类型的变压器，提高预测模型的准确性和可靠性。
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1.一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2：计算每个寿命影响参数的老化指数，包括：
3.如权利要求2所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.2：根据各个气体参数的浓度构建每个气体参数的老化指数，包括：
4.如权利要求3所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3：根据所述老化指数构建变压器剩余寿命预估模型，包括：
5.如权利要求4所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4：收集不同剩余寿命下变压器的状态参数，包括：
6.如权利要求5所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4.4：对所述工作电压进行修正得到修正后的工作电压，包括：
7.如权利要求6所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4.4.3：使用修正阈值对小波系数进行处理得到去除环境噪声的小波系数，包括：
8.一种应用于变压器的故障诊断系统，其特征在于，包
9.一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种应用于变压器的故障诊断方法中的步骤。
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如权利要求1-7中任一项所述的一种应用于变压器的故障诊断方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2：计算每个寿命影响参数的老化指数，包括：
3.如权利要求2所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2.2：根据各个气体参数的浓度构建每个气体参数的老化指数，包括：
4.如权利要求3所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3：根据所述老化指数构建变压器剩余寿命预估模型，包括：
5.如权利要求4所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4：收集不同剩余寿命下变压器的状态参数，包括：
6.如权利要求5所述的一种应用于变压器的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4.4：对所述工作电压进行...
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