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多源检测数据融合的变压器故障诊断模型

摘要:本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断

模型,该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测,将多

源数据进行融合,利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。实验

结果表明,该模型具有较高的诊断准确率和稳定性,可以为变压器的

故障检测提供一种有效的解决方案。

关键词:多源检测;数据融合;变压器故障诊断;机器学习

1.引言

变压器是电力系统中重要的设备之一,其负责将高压电能转换为

低压电能,为电力系统的正常运行提供了重要的保障。然而,由于变

压器长期运行,受到环境、负载、温度等多种因素的影响,容易发生

故障,给电力系统的安全稳定运行带来了威胁。因此,对变压器的故

障进行及时的诊断和处理,对于保障电力系统的正常运行至关重要。

目前,对于变压器的故障诊断主要采用传统的监测方法,如温度、

振动、气体、声波等传感器进行监测,然后根据经验和规则进行分析

和判断。这种方法虽然简单易行,但是存在着准确性低、易受干扰等

问题。随着计算机技术和机器学习技术的不断发展,利用机器学习算

法对变压器的故障进行诊断已成为研究的热点之一。然而,由于变压

器的运行状态受到多种因素的影响,单一的监测方法难以全面地反映

变压器的运行状态。因此,如何利用多源检测数据对变压器的故障进

行诊断成为研究的重点。

本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型,

-1-

该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测,将多源数据

进行融合,利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。实验结果表

明,该模型具有较高的诊断准确率和稳定性,可以为变压器的故障检

测提供一种有效的解决方案。

2.多源检测数据采集与融合

变压器的运行状态受到多种因素的影响,如温度、振动、气体、

声波等,因此采用多种传感器对变压器的运行状态进行监测,可以更

全面地反映变压器的运行状态。常用的变压器监测传感器包括:

(1)温度传感器:通过测量变压器内部和外部的温度,判断变

压器的运行状态。

(2)振动传感器:通过测量变压器的振动,判断变压器的机械

状态。

(3)气体传感器:通过测量变压器内部的气体组成和浓度,判

断变压器的绝缘状态。

(4)声波传感器:通过测量变压器内部的声波信号,判断变压

器的放电状态。

以上传感器可以同时监测变压器的运行状态,产生多源检测数据。

多源检测数据的融合可以提高诊断准确率和稳定性,常用的数据融合

方法包括加权平均法、最大值法、最小值法等。本文采用了加权平均

法对多源数据进行融合,其具体步骤如下:

(1)对于每个传感器采集到的数据进行归一化处理,将数据转

化为0-1之间的数值。

-2-

(2)确定每个传感器的权重,权重的大小可以根据传感器的精

度、稳定性、灵敏度等因素进行确定。

(3)将每个传感器的数据乘以相应的权重,然后将融合后的数

据进行加权平均,得到最终的融合数据。

3.机器学习算法的应用

机器学习算法是一种能够从数据中学习规律并预测未知数据的

算法,可以应用于变压器的故障诊断。本文采用了支持向量机(SVM)

算法对变压器的故障进行诊断,SVM算法是一种基于统计学习理论的

分类算法,其具有良好的分类性能和泛化能力。

SVM算法的基本思想是将数据映射到高维空间中,然后在高维空

间中寻找最优超平面,将不同类别的数据分开。SVM算法的优化目标

是最大化分类间隔,即在分类超平面上找到离两个类别最近的点,使

得两类点到超平面的距离最大。SVM算法的核函数可以采用线性核函

数、多项式核函数、径向基函数等。

在本文中,采用了径向基函数作为SVM算法的核函数,其具有良

好的分类性能和泛化能力。将融合后的数据分为训练集和测试集,利

用SVM算法对训练集进行训练,然后对测试集进行预测,得到变压器

的故障诊断结果。

4.实验结果与分析

为了验证本文提出的多源检测数据融合的变压器故障诊断模型

的有效性,进行了实验验证。实验采用了一台220kV变压器作为测试

对象,采集了温度、振动、气体、声波等传感器的数据,然后进行数

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