基于DGA与鲸鱼算法优化LogitBoost-决策树的变压器故障诊断方法

为对变压器进行准确的故障诊断,将油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis,DGA)与人工智能技术相结合,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化LogitBoost-决策树的变压器故障诊断模型。该模型以决策树作为弱学习器,通过将LogitBoost集成算法作为集成框架使多个决策树集成为一个强学习器,并构建了一种基于鲸鱼优化算法的优化策略去优化LogitBoost-决策树模型中的决策树棵数及决策树的最大分裂次数。实验表明,所构建的WOA-LogitBoost-DT变压器诊断模型与常用的决策树、支持向量机、三比值等诊断模型相比,综合诊断精度分别提高了约4%、10%、21%。所构建的相关模型能为变压器的故障诊断提供技术支持。

GIS PD检测柔性内置小型化阿基米德螺旋天线传感器

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear, GIS)的外壳为圆筒型结构,而现有局部放电(partial discharge,PD)特高频(ultra high frequency, UHF)检测天线多采用FR-4环氧树脂刚性基底,天线内置到GIS内部时可能会影响设备内部的电场分布,或需要对GIS的法兰盘进行复杂的结构改造,不利于现场应用。为解决上述问题,设计了一种基于热固性聚酰亚胺柔性基底的UHF阿基米德螺旋天线传感器,且采用正弦加载的方法实现了天线直径的小型化。通过仿真和实测分析了该柔性天线的辐射特性,然后通过仿真分析了该柔性天线内置对GIS内部电场的影响,同时利用搭建的试验平台对其PD检测性能进行了实测。结果表明:该柔性天线直径为149 mm,较未小型化时缩小了24.7%,本体质量仅为15.1 g;在620 MHz~3 GHz频带内,该柔性天线在弯曲半径分别为0、250、300和350mm时的电压驻波比均不超过2.5,最大实际增益为5.5dB,在0.3~1.5GHz频带内的平均有效高度达到13.5 mm,辐射性能优异;实际安装时可忽略该柔性天线对GIS内部电场分布的影响,且其在弯曲形变前后及内置后均能有效检测PD信号。研究成果为内置式天线传感器的设计提供了参考。