[发明专利]油浸式变压器状态评价方法

摘要

本发明公开了一种油浸式变压器状态评价方法，首先利用油浸式变压器油气数据构成表征油浸式变压器特征的待测数据；然后获取故障油浸式变压器据并根据故障类型，划分六个故障数据簇。根据大数据聚类思想，计算待测数据和故障数据簇相对邻近度，将设备状态划分为健康状态、潜伏故障状态或故障状态；在此基础上判断故障设备的故障类型，并基于故障类型关联权重计算健康设备的健康得分，通过时间序列相似性分析方法获取潜伏故障设备的预测故障发展时间，能够较准确地预测其向故障状态转化的时间，可在故障发生前发现设备的隐藏风险，有利于及早发现和解决设备隐患。

主权项

1.一种油浸式变压器状态评价方法，其特征在于，包括：步骤1，根据油浸式变压器油气谱分析获得油气信息，提取待测数据x，待测数据x是含有五个维度信息的特征向量，五个维度信息分别为H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的气体体积浓度；步骤2，获取包含低温过热F1、中温过热F2、高温过热F3、局部放电F4、低能放电F5、高能放电F6这六种故障类型的故障油浸式变压器的历史数据，所述历史数据包含与步骤1中待测数据x相同的五个维度数据，根据故障类型，将所述历史数据分为六个故障簇C1，C2，C3，C4，C5，C6；步骤3，计算待测数据x和六个故障簇间的相对邻近度lc1(x,k)、lc2(x,k)、lc3(x,k)、lc4(x,k)、lc5(x,k)、lc6(x,k)，其中k为选定的用来计算相对临近度的临近数据点个数，计算出六个相对邻近度中的最大值为lmax；步骤4，根据最大值lmax的大小，判定油浸式变压器所属状态并进行相应的后续处理，其中，若lmax大于0.8，将设备的状态标记为故障状态，且该设备的故障类别为此邻近的故障数据簇的故障类别；若lmax处于区间[0.6，0.8]，将设备的状态标记为潜伏故障状态，并进一步判断设备向故障状态转化的速度和趋势；若lmax小于0.6，将设备的状态标记为健康状态，并计算设备的健康得分。