[发明专利]一种基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断系统，其特征在于：包括一个用于分离变压器油气的油气分离装置(1)、若干个用于储存油气分离后气体的气室(2)、若干个用于发射特定频谱范围光线的光源(3)、若干个用于接收光源入射气体后反射光的光纤气体传感器(4)、一个接收气体吸收光谱数据的数据采集模块(5)、一个数据处理及综合分析模块(7)；所述每一个气室均有一个光源照射；变压器油中出现溶解气体之后，进入到气室中，经过气室反射后的光源的出射光被光纤气体传感器采集到后，传送到数据采集模块中用于提取出射光的光纤波长数据，最后送至数据处理及综合分析模块进行故障诊断。

2.如权利要求1所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的油气分离装置(1)采用透气但不透油的材料作为分离膜。

3.如权利要求1所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的气室(2)内安装有五块反射率大于97％的高反射镜，增加光源在气室内部的传输光程。

4.如权利要求1所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的光源(3)采用近红外光源，每个光源的发光频谱针对每一个气室独立设定。

5.如权利要求1所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的数据采集模块(5)同时接入多路光纤气体传感器(4)，采集整个变压器内全部气室的吸收光谱数据。

6.如权利要求1所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的数据处理及综合分析模块(7)主要由特征统计和计算模块、变压器运行状态分析及预测模块、故障识别模块、人机交互模块组成。

7.如权利要求1至6中任意一项所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的气室与数据采集模块之间通过光信号方式连接。

8.如权利要求1或2所述的变压器故障诊断系统，其特征在于：所述的油气分离装置为外置时，在不破坏变压器磁场的情况下将变压器内的油气引导出变压器外，再进行分离。

9.一种基于权利要求1所述的变压器故障诊断系统的诊断方法，其特征在于：变压器油出现溶解气体之后，气体进入到气室内，该气室在光源的照射下，所述光源经气室反射后得到的反射光被光纤气体传感器捕捉，将该捕捉到的反射光传送至数据采集模块中，数据采集模块提取出反射光的光纤波长数据，然后送至数据处理及综合分析模块进行故障预测及诊断。

10.如权利要求9所述的故障诊断方法，其特征在于：所述的数据处理及综合分析模块进行故障预测及诊断采用小波神经网络计算而得，具体的方法为：以采集的气体光谱数据作为小波神经网络的输入值，以离线过程中积累的气体数据作为训练样本，小波神经网络的输出层数据按照以下公式计算：

I表示输入层总层数；J表示为隐含层总层数；k表示输出层中某一层(总层数为K)；Y_k为k层节点的输出；ω_kj表示为第j个隐含层节点与第k个输出节点的连结权值；表示第i输入层与第j隐含层之间的连结权值；x_i为第i层的输入；m_j、n_j表示第j个小波元的尺度参数和平移参数，且ω(n)＝(ω₁(n)^T,ω₂(n)^T)^T,ω₁＝(ω₁₁,ω₁₂,...,ω_1k,ω₂₁,...,ω_jk)^T,ω₂＝(ω₁₁,ω₁₂,...,ω_1x,ω₂₁,...,ω_kx)^T；作为隐含层与输出层之间的连结权值，引入动量因数μ，学习效率β；比较正向训练过程和反向训练调整过程之间的误差，若误差增大，则调整动量因数μ，以减小连结权值，逐步减小训练误差，平衡学习训练速度与学习振荡，使小波理论更加符合相容性条件，减小每次学习迭代误差，快速得到收敛值，预测出远期气体数据，得出气体种类、含量变化趋势，进一步判断故障类型及故障程度。