[发明专利]一种基于NBC模型的变压器故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于NBC模型的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集历史变压器故障数据，对变压器绝缘油裂解产生的特征气体进行编码；

S2、通过构建的NBC模型对特征气体的编码数据进行学习，得到用于故障诊断的NBC模型；

S3、将待测试变压器故障数据对应的编码数据输入到用于故障诊断的NBC模型中，输出变压器各故障类型的预测概率；

S4、根据待测试变压器各故障类型的预测概率，确定最终的故障类型，实现变压器故障诊断。

2.根据权利要求1所述的基于NBC模型的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中的特征气体包括氢气H₂、甲烷CH₄、乙烷C₂H₆、乙烯C₂H₄和乙炔C₂H₂；

所述步骤S1中对特征气体进行编码的方法具体为：

令d₁＝C₂H₂/C₂H₄对应的编码值X₁，令d₂＝CH₄/H₂对应的编码值X₂，d₃＝C₂H₄/C₂H₆对应的编码值为X₃；

对于编码值X₁：当d₁0.1时，X₁＝0，当0.1≤d₁1，X₁＝1，当1≤d₁3时，X₁＝1，当d₁≥3时，X₁＝2；

对于编码值X₂：当d₂0.1时，X₂＝1，当0.1≤d₂1，X₂＝0，当1≤d₂3时，X₂＝2，当d₂≥3时，X₂＝2；

对于编码值X₃：当d₃0.1时，X₃＝0，当0.1≤d₃1，X₃＝0，当1≤d₃3时，X₃＝1，当d₃≥3时，X₃＝2。

3.根据权利要求2所述的基于NBC模型的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中，构建的NBC模型以变压器故障属性即编码值X₁,X₂,X₃的各种排列组合作为输入，将其对应的变压器故障类型Y_i的概率作为输出；

所述步骤S2中完成训练的NBC模型存储了基于历史变压器故障数据得到变压器故障类型Y_i与X₁、X₂和X₃之间的映射关系，其中，下标i为变压器故障类型标号，i＝1,2,3,...,8。

4.根据权利要求3所述的基于NBC模型的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

S21、将特征气体编码得到的编码数据作为NBC模型的先验NBC模型数据；

S22、将当前先验NBC模型数据与对应的变压器故障信息进行结合，得到每组先验NBC模型数据对应的变压器故障类型；

S23、将当前先验NBC模型数据及其对应的变压器故障类型作为后验NBC模型数据；

S24、通过后验NBC模型数据对前一次学习时NBC模型进行修正；

S25、重复步骤S21-S24，使NBC模型对所有的先验NBC模型数据进行学习，得到新的用于故障诊断的NBC模型。