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专利号: 2020101277411
申请人: 西南交通大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于特征量集的变压器故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤A、变压器故障类型与特征量数据获取与预处理:A1、统计当变压器出现故障di,i=1,2,3…10时,14种特征量数据,记为其中di=1代表变压器发生了第i类故障,其中Ni为Si的矩阵行数,代表di=1时,统计第i类故障类型下统计数据的组数; 分别代表第i类故障下的第1‑14种特征量的第n组统计数据;

若在统计第i类故障下第n组数据时,存在第12种特征,则令 否则令 同理,存在第13种特征,则令 否则令 存在第14种特征,则令 否则令*

A2、对Si进行数据处理得到S i,判断 是否成立,若是,则令 若否,则令其中ni=1~Ni;其中k=1~11,则得到第i类故障与特征量数据集,Si中第12到14列数据保持不变;其中Mk为第k种特征量异常判断阈值;

步骤B、变压器故障类型di与特征量ms,s=1,2,3…14的条件概率的计算与关联关系的确定:

B1、计算第i类故障类型di与特征量ms异常时条件概率为B2、若P(ms|di)=0,则定义将故障类型di与第s种特征量ms无关联关系,否则,定义为有关联关系;

步骤C、贝叶斯诊断网络的建立:

建立包含原因节点和结果节点、有向线段两层的贝叶斯网络,其中原因节点为故障类型d1~d10,结果节点为特征量m1~m14,有向线段为对有关联关系的故障类型di与特征量ms之间的条件概率P(ms|di);

步骤D、变压器故障诊断:

D1、将现场采集的14种特征量m1~m14的数据输入到建立好的贝叶斯网络,由贝叶斯网络计算10种故障类型的后验概率P1~P10;

D2、判断P1~P10的最大值为Pi,即di的后验概率Pi;则诊断发生的变压器故障为第i类故障类型di。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征量集的变压器故障诊断方法,其特征在于,所述故障类型d1~d10分别代表铁心多点接地及局部短路、绝缘老化、漏磁发热或磁屏蔽放电过热、匝绝缘损伤与匝间短路、绝缘受潮、分接开关及引线故障、悬浮放电、围屏放电、绕组变形与匝间短路和油中放电。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征量集的变压器故障诊断方法,其特征在于,所述

14种特征量分别是:第1种特征量:铁心接地电流m1;第2种特征量:绕组直流电阻的三相不平衡系数m2;第3种特征量:变压器本体油中含水量m3;第4种特征量:绕组变比偏差m4;第5种特征量:CO与CO2浓度比m5;第6种特征量:绕组的吸收比m6;第7种特征量:铁心绝缘电阻m7;

第8种特征量:介损正切值m8;第9种特征量:油气强度m9;第10种特征量:工频耐压m10;第11种特征量:泄露电流m11;第12种特征量:三比值编码呈过热性特征m12;第13种特征量:三比值编码呈放电性特征m13;第14种特征量:局部放电m14。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征量集的变压器故障诊断方法,其特征在于,所述阈值Mk根据《变压器试验标准与操作规程》进行设定。