[发明专利]基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法

说明书

本发明提供一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法。所述基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：通过隔离森林算法对变压器的历史特征气体数据进行建模，完成对变压器特征气体的异常值识别；步骤二：结合异常策略对识别出的异常值进行分类；步骤三：根据异常事件库对分类的结果进行诊断，从而对变压器的故障类型做出诊断。

技术领域

本发明属于变压器异常诊断技术领域，具体的涉及一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法。

背景技术

作为变压器异常状态检测的一种常用方法，油中溶解气体法通过油中溶解气体异常识别方法作为统计阈值法，阈值来源于大量变压器历史特征气体检测数据统计，当监测值超过指定的阈值时被判定为异常数据。该方法的关键是对于阈值的设定，当变压器的历史数据较多的时候，该方法能够很好的识别，但是如果缺乏历史数据，该方法的检测效果将会大打折扣。针对统计阈值法存在的问题，很多学者开始研究其他的方法进行变压器异常状态的检测。如基于特征气体、基于IEC三比值等。

但是，通过特征气体的方法能够直观、方便的查询与检测变压器异常状态，并且能够根据气体的主要成分直观地找到异常状态，然后进行故障类型的定位，针对性较强。该方法没有定量的概念，虽然在一定程度上能够检测故障类型，但是对于找到准确故障对应的温度区间，还需要具体的温度变化规律以及故障气体所占的成分和相对比值。

相比于基于特征气体的变压器故障检测方法，三比值法通过对不同气体的比值进行编码能更加精确的诊断出变压器的故障类型，并且计算较为简单。但是三比值法的使用是有一定前提条件的，即当油中所含的各组分气体或者是气体的变化速率超过了注意值，并且综合分析的结果是设备可能存在着故障的情况下。另外，在实际的使用过程中，三比值法存在着一定的局限性，常常会出现编码范围内不存在的比值，而此时就需要综合考虑电气试验所得到的结果，然后进行分析。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法，通过对历史数据进行建模从而形成变压器异常值识别模型，然后利用实时数据根据异常值识别模型实时分析当前变压器的状态。

为达成上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：通过隔离森林算法对变压器的特征气体数据进行建模，完成对变压器特征气体的异常值识别；步骤二：结合异常策略对识别出的异常值进行分类；步骤三：根据异常事件库对分类的结果进行诊断，从而对变压器的故障类型做出诊断。

优选地，在步骤一中，包括如下步骤：隔离森林算法通过利用原始数据构建二叉树结构的隔离树，然后进行异常值的识别和检测；在隔离树中，异常值通常分布在距离根节点较近的叶子结点上，而正常数据总是分布在距离根节点较远的叶子结点上。

优选地，隔离森林算法进行异常值检测包括步骤如下：训练步骤，对原始数据集进行随机采样得到多个子数据集，利用子数据集构建隔离树，然后由构建好的隔离树组成隔离森林；预测步骤，也可称异常值打分过程，利用构建好的隔离森林对待检测的数据进行异常值得分的计算，将异常值得分和设定的阈值进行比较，对异常数据做出判断。

优选地，在步骤二中，根据数据的时间标签以及特征气体数值的变化情况，制定异常状态策略，判断标准如下：

1、当所有特征气体的数值同时减小或者增大时，判断为无异常；

2、当部分特征气体的数值增加、所占比例显著增加或者减少时，判断为异常；

3、当一种或者几种气体的含量增加并且增加的特征气体组合能够和异常状态库中的异常状态进行匹配，判断为异常状态；

4、当一种或者几种特征气体增加并且与异常状态库中所有事件都不匹配，判断为异常状态，此时需要相关专家进行辅助判断。