[发明专利]变压器质量检测方法及装置

说明书

本发明提供一种变压器质量检测方法及装置。该方法包括：获取变压器的DGA数据构成的训练样本和待检测的DGA数据；基于训练样本，进行迭代训练，得到变压器质量检测模型，在每次迭代训练过程中，基于算术优化算法对模型训练时迭代寻解过程进行优化；算术优化算法包括全局探索阶段和局部开发阶段，在全局探索阶段，基于乘除搜索法确定下一次迭代过程的训练样本；在局部开发阶段，基于加减搜索法确定下一次迭代过程的训练样本；将待检测的DGA数据，输入到变压器质量检测模型，输出质量检测结果。本发明能够提高变压器质量检测模型训练过程中确定全局最优解的准确度，进而提高对变压器质量检测的准确度。

技术领域

本发明涉及电力电网技术领域，尤其涉及一种变压器质量检测方法及装置。

背景技术

变压器是电网中能量转换和传输的核心，是电网中重要和关键的变电设备。油中溶解气体分析(dissolved das analysis，DGA)是变压器质量检测的重要技术。该技术根据油中溶解气体类型与内部质量问题的对应关系，对变压器进行质量检测，并根据溶解气体的成分和组成判断质量检测结果和发展趋势。

DGA检测多通过模型训练的方式得到质量检测模型，并基于质量检测模型对变压器的质量进行检测。但是，目前的质量检测模型存在检测准确率低的问题。例如，在对训练样本进行模型训练的过程中，存在误将局部最优解确定为全局最优解的问题，导致质量检测模型以局部最优解确定模型参数，从而使得质量检测模型检测不准确，导致质量检测模型的检测准确率较低。

发明内容

本发明提供了一种变压器质量检测方法及装置，能够提高变压器质量检测模型训练过程中确定全局最优解的准确度，进而提高对变压器质量检测的准确度。

第一方面，本发明提供了一种变压器质量检测方法，包括：获取变压器的DGA数据构成的训练样本和待检测的DGA数据；基于训练样本，进行迭代训练，得到变压器质量检测模型，在每次迭代训练过程中，基于算术优化算法对模型训练时迭代寻解过程进行优化；算术优化算法包括全局探索阶段和局部开发阶段，在全局探索阶段，基于乘除搜索法确定下一次迭代过程的训练样本；在局部开发阶段，基于加减搜索法确定下一次迭代过程的训练样本；将待检测的DGA数据，输入到变压器质量检测模型，输出质量检测结果，质量检测结果包括以下至少一项：正常、中低温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电。

本发明提供一种变压器质量检测方法，在变压器质量检测模型的迭代训练过程中，基于算术优化算法对模型训练时迭代寻解过程进行优化，在算术优化算法的全局探索阶段，基于乘除搜索法确定下一次迭代过程的训练样本，提高相邻两次迭代过程中训练样本的分散度，提高确定全局最优解所在区域的概率，也即提高迭代训练过程中找到全局最优解的概率；在局部开发阶段，基于加减搜索法确定下一次迭代过程的训练样本；降低相邻两次迭代过程中训练样本的分散度，从而在全局探索阶段后，在全局最优解所在区域准确确定全局最优解，进一步提高了全局最优解的准确度。本发明通过算术优化算法中的乘除搜索法与加减搜索法相结合，提高了检测模型训练过程中确定全局最优解的准确度，使得最终确定的质量检测模型可以更准确的表征DGA数据与质量检测结果之间的对应关系，提高了变压器质量检测时的准确度。