[发明专利]一种变压器故障诊断方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201711189060.2 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN108344812A | 公开（公告）日： | 2018-07-31 |
| 发明（设计）人： | 赵宏宇;赵玉芳;宣东海;李红云;王康;王国彬;施广宇 | 申请（专利权）人： | 北京国网富达科技发展有限责任公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01N30/02 | 分类号： | G01N30/02;G01R31/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 郭晓宇 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了变压器故障诊断方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取变压器油色谱故障历史数据，并对所述变压器油色谱故障历史数据进行属性划分；利用Relief‑F算法计算各个属性的权重，进行特征选取；采用K‑means算法对选取出的特征进行聚类分析，生成变压器故障诊断模型；获取变压器油色谱故障实时数据，将所述变压器油色谱故障实时数据输入到所述变压器故障诊断模型中，利用K‑means算法得到对变压器故障的实时诊断结果。本发明构建一种变压器故障诊断模型，利用油中特征气体的特点及时发现变压器内部的潜伏性故障，实现了变压器故障的智能诊断，保障了设备和电网的安全运行。 | ||
| 搜索关键词： | 变压器故障诊断 变压器油色谱 故障历史数据 变压器故障 存储介质 实时数据 算法 潜伏性故障 安全运行 聚类分析 实时诊断 算法计算 特征气体 特征选取 智能诊断 构建 权重 变压器 电网 发现 | ||
【主权项】：
1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：获取变压器油色谱故障历史数据，并对所述变压器油色谱故障历史数据进行属性划分；利用Relief‑F算法计算各个属性的权重，进行特征选取；采用K‑means算法对选取出的特征进行聚类分析，生成变压器故障诊断模型；获取变压器油色谱故障实时数据，将所述变压器油色谱故障实时数据输入到所述变压器故障诊断模型中，利用K‑means算法得到对变压器故障的实时诊断结果。
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