[发明专利]一种变压器监测系统和故障诊断方法

权利要求书

1.一种变压器故障诊断方法，使用变压器监测系统对变压器进行故障诊断，

所述变压器监测系统包括：油中气体色谱在线监测单元，局部放电监测单元，主站计算机，其中，

油中气体色谱在线监测单元，利用气体色谱监测传感器对变压器油中所含的氢气、一氧化碳、二氧化碳、乙炔、乙烯、甲烷、乙烷的含量进行计算，并将计算的结果通过RS232通信协议传输给主站计算机；

局部放电监测单元，采用外置高频天线作为UHF传感器，监测变压器内部局部放电产生的超高频电压信号，并将监测结果传输给主站计算机；

所述方法包括：

通过所述油中气体色谱在线监测单元对变压器油中的气体进行采样，并通过以下公式计算绝对产气速率：

其中，

γ_α表示某气体的绝对产气速率，C_t，2表示第二次取样测得油中某气体浓度，C_t，1表示第一次取样测得油中某气体浓度，Δt表示两次取样时间间隔中的实际运行时间，m表示变压器油的总质量，ρ表示油的密度；

当总烃的含量大于第一阈值且小于第一阈值的3倍，并且总烃的绝对产气速率小于第二阈值时，确定变压器存在故障但可继续运行；当绝对产气速率是第二阈值的1到2倍，这时确定要缩短变压器的检验周期；

当总烃的含量大于第一阈值的3倍且总烃的绝对产气速率大于第二阈值的3倍，这时说明变压器有严重的故障，通知工作人员立即采取相应措施；

其中，总烃是指变压器油中所有的烃类气体；总烃的绝对产气速率是指变压器油中所有的烃类气体的绝对产气速率之和，

通过以下公式计算相对产气速率：

其中，

γ_r表示某气体的相对产气速率，C_t，2表示第二次取样测得油中某气体浓度，C_t，1表示第一次取样测得油中某气体浓度，Δt表示两次取样时间间隔中的实际运行时间；

当总烃的相对产气速率大于10％，确定缩短对变压器的检测周期。

2.如权利要求1所述的变压器故障诊断方法，采用支持向量机模型对变压器故障进行诊断，选取氢气、乙炔、乙烯、甲烷、乙烷五种故障气体作为特征气体，构成的矩阵作为支持向量机模型的输入向量，输入矩阵的列向量为以上五种特征气体，列向量的维数是5；输入矩阵的行向量为收集到的原始数据，行向量的维数是原始数据的个数。

3.如权利要求2所述的变压器故障诊断方法，其中，所述支持向量机模型的训练过程包括：

首先将训练集和测试集采用相同的方法进行归一化处理，以训练集作为支持向量机的训练样本，通过不断地优化核函数参数来训练支持向量机，如果故障诊断结果的正确率达不到要求，则需要对核函数的参数范围进行重新选择，直到诊断结果的正确率达到要求为止，此时得到满足要求的支持向量机模型，最后用测试集验证所训练的支持向量机对故障的诊断结果是否正确。

4.如权利要求3所述的变压器故障诊断方法，其中，采用所述支持向量机模型进行变压器故障诊断具体包括：

(1)获取具有明确故障结论的电力变压器油样样本600个，将油样样本分为训练集和测试集，并对油样样本按照故障类型进行分类，根据故障类型将油样样本分为六类，分别用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、″0″表示，其中，“1”表示中低温过热、“2”表示高温过热、“3”表示低能量放电、“4”表示高能量放电、“5”表示局部放电、″0″表示正常状态；其中训练集包含400个样本，测试集包含200个样本；

(2)将油样样本转化为600X5的矩阵，并且采用相同的方法，分别对训练集和测试集进行归一化处理；

(3)选择合适的核函数，首先输入较大的数据搜索范采用网格搜索法粗略地选择参数惩罚因子c和核函数δ，然后在粗略搜索的基础上，合理地减小数据搜索范围，利用网格搜索法精确地选择出最佳参数c和δ；

(4)利用训练集样本训练支持向量机模型，并用测试集样本预测诊断结果是否达到要求，如果否，则返同到步骤(3)重新选择核函数的参数范围；

(5)将需要诊断的变压器油样数据代入所述支持向量机模型中获得诊断结果。