基于音频动态特征重组和TCN-Attention的电力变压器故障诊断方法

电力变压器是电力系统的重要电气设备之一,对变压器进行在线故障诊断是降低电力系统运维成本、提高电力系统稳定性的关键措施.基于电力变压器运行时的音频信息,提出音频信号动态特征重组和TCN-Attention模型实现变压器典型故障的精准识别.首先,分析变压器音频信号的SRA、RMS、峭度和裕度特征;然后,根据特征与变压器故障之间的相关性、鲁棒性和时序单调性实现不同特征的加权融合,得到变压器音频信号的综合特征;最后,设计TCN-Attention模型分析变压器音频特征从而实现故障诊断,并基于注意力机制增强音频特征中的重要信息,以提升变压器故障的识别准确率.本文采集了变压器在正常运行、绕组故障和铁芯故障3种状态下的音频信号构成数据集,对所提方法进行验证.实验结果表明,本文方法根据变压器音频信号进行故障诊断的准确率可达90%以上,实现了变压器故障的智能诊断,对保障电力系统稳定运行具有重要意义.

基于胶囊神经网络的电力变压器故障诊断方法研究

电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为了解决现有基于DGA的故障诊断方法的局限性并进一步提升故障诊断的准确率,文中提出了一种基于胶囊神经网络(capsule network,CapsNet)的油浸式电力变压器故障诊断方法。通过结合CapsNet在处理向量数据方面的优势和变压器油中溶解气体的特征,所提方法能够准确地模拟油中溶解气体与故障类型之间复杂的非线性关系,通过动态路由技术和反向传播算法对模型的训练实现关键特征的自动提取。基于电网真实DGA数据的测试结果表明所提方法在故障诊断准确率、宏平均和召回率几何平均3个性能指标上得分数分别为90.48%、82.46%、87.93%,均优于支持向量机(support vector machine,SVM)和深度信念网络(deep belief network,DBN),证明了其在实际变压器故障诊断应用中的优势。

改进BiLSTM在电力变压器故障诊断中的应用研究

针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法。引入混合策略(权重和收敛因子优化、蝙蝠算法和莱维飞行策略)对鲸鱼优化算法进行优化,并利用优化后的鲸鱼优化算法寻找双向短期记忆网络的最优参数建立电力变压器故障诊断模型。通过算例与常规方法进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于常规方法,所提故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率和最佳的实际应用效果,故障诊断准确率分别提高了10.42%和7.85%,为电力变压器故障诊断提供了一种新的思路。

基于云理论的电力变压器故障诊断研究

针对传统的三比值法中存在的问题,根据云模型具有的随机性与模糊性特点,提出了应用云理论对三比值法进行改进的方法。该方法首先建立油中溶解气体三个比值的云模型,再通过筛选数据对模型不断地进行修正,最终结合挖掘关联规则来判定变压器故障类型,而不再局限于用固定编码定义故障类型。实例结果表明:该方法不仅有效克服了IEC三比值法边界位置误判、编码缺失、不能诊断多故障等缺点,而且还弥补了模糊三比值法忽视随机性的不足,同时使三比值法具有了自适应监督学习能力,为变压器故障诊断的准确性提供了有效的依据。

电力变压器故障智能化诊断技术综述

电力变压器主要用于电力的输变电和供配电系统的一次回路中。本文从变压器的主体组成结构出发,结合变压器的结构分析电力变压器发生故障的类型及原因,同时针对变压器的常见的故障和缺陷,根据实际经验归纳总结了针对性的故障检测和智能诊断方法,具有现实的指导意义。

电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究

文章深入研究传统电力变压器故障诊断数据来源单一、诊断结果准确性不足的问题,提出一种创新的故障诊断方法。通过引入多源信息融合技术,提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。在本研究中,采用以深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为基础,与DS证据理论相结合的方法。首先,利用DBN特征提取和分类电力变压器的多个传感器数据。其次,通过DS证据理论融合分类结果,从而得到最终的故障诊断结果。最后,与传统方法相比,基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法大幅提升了故障诊断准确率,并且在多种类型的故障诊断中表现出良好的效果。

基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法

传统电力变压器绕组故障诊断方法直接对变压器绕组故障进行诊断,未对振动信号进行特征提取,造成诊断精准度低。为此,提出基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法。在故障诊断之前采集绕组振动信号,在采集绕组振动信号的基础上,重点对变压器绕组振动特征进行提取,通过提取的特征利用多传感信息融合算法对变压器绕组变形故障进行故障诊断。设计对比实验,实验结果证明该方法在不同数据预处理下的故障诊断精准度高于传统方法,有一定的研究价值。

一种基于SVM算法的电力变压器机械故障智能诊断模型

振动分析法是一种变压器机械故障的非电量诊断方法,该方法通过分析变压器油箱表面的振动特征,可以诊断变压器内部的绕组变形或铁心松动等故障。SVM是一种新型的机器学习方法,能够在小样本的情况下训练得到泛化能力强的分类模型。文中基于振动信号和SVM算法构建了一种变压器智能诊断模型,通过对试点变压器的上百组振动信号数据进行采集和频谱特征提取,在此基础上构建了SVM训练数据集,训练了单值υ-SVM故障诊断模型并取得了较好的效果,从而验证了该模型的有效性,可为相关研究者提供一定参考。

电力变压器故障数据特征提取方法研究

基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器机器学习故障诊断方法是目前电力变压器故障诊断的主流方法,但这种方法存在故障特征数据维度高、非线性特征显著、信息冗余以及参数寻优等问题,会影响故障诊断的准确率。采用核主成分分析法(KPCA)来提取特征参量,能有效消除冗余信息并降低数据维度。通过对比特征提取前后模型的分类准确率及模型的运行时间,凸显了特征提取方法的有效性,验证了特征提取后故障特征数据集对提高机器学习模型故障分类准确率及分类效率的实际效果。KPCA的优越性对发现电力变压器潜在故障、及时消除潜在威胁、保证电力变压器安全稳定运行,以及维持电网高效可靠供电具有重要意义。

基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断

基于海量样本数据的深度神经网络可以显著提升电力变压器的故障诊断效果,但实际环境中各变压器本地数据被“数据孤岛”隔离,难以进行集中式深度训练。联邦学习可以实现多源数据的共同建模,但各变压器的非独立同分布不平衡数据会使算法性能严重下降。针对上述问题,提出一种基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断机制。与传统深度学习集中训练方式不同,文中采用多个参与者分布训练方式。每个参与者采用LeNet-5深度神经网络进行本地训练,中央服务器将本地模型进行聚合,同时引入改进的数据共享策略对云端共享数据进行选择性下发,以降低非独立同分布数据的不平衡性。实验结果证明,该机制实现了各变压器独立且不平衡数据的协同训练,对变压器故障类型的诊断精度可达到97%。

变压器状态评估及故障诊断研究综述

电力变压器状态评估及故障诊断为设备安全稳定运行提供了重要保障。在电力大数据广泛应用的背景下,智能电网结构快速构建,电力设备状态数据呈现出数量大、类型多等特征,因而变压器状态评估及故障诊断算法由阈值判断法逐步过渡为机器学习等算法。本文作者总结了近年来国内外变压器监测研究中采用的方法;概述了变压器状态评估和故障诊断领域的研究现状,介绍了常用算法相关原理,包括模糊理论法、集对分析法、传统机器学习算法、预测算法和深度机器学习算法等;分析了目前该领域亟需解决的问题,并对未来研究方向进行了展望。

基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法

电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平,为实现故障的准确分类,文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量,提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g,用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合,将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型,与其他诊断方法进行对比;其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律;最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法,通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析,验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明:相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合,改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外,惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律,凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究

利用声音信号对电力变压器进行故障诊断是一种不停机的设备维护方法,可以诊断变压器故障类型或预测故障产生的时间。声音诊断相对于其他诊断方式有许多优点,但是传统的声音自动诊断方法识别率不够理想。为了探索深度学习技术在声音故障诊断方面的可行性,本文采集了真实变压器在正常状态、老化和放电两种故障运行状态下发出的声音信号,对信号分别进行了声谱图转换和梅尔对数谱图的转换,输入一种高效轻量级卷积神经网络--Mobile Net深度学习模型中开展了训练。训练结果表明,将卷积神经网络应用在变压器故障声音诊断上能够得到较高的准确率,尤其是采用梅尔对数谱图对三种状态下识别准确率均能达到99%以上,而采用声谱图进行训练对放电类型的故障识别率较高,老化故障识别率不够理想。

基于多模型级联的油浸式电力变压器故障诊断方法

为充分考虑不同诊断模型间数据信息提取的差异性,发挥不同诊断模型的优势,本文基于集成学习思想提出一种双层级联的变压器故障诊断模型构建策略。首先利用无编码比值方法对油中溶解气体数据进行特征提取,然后利用第一层中的4个分类器对比数据并行分类,最后利用第二层分类模型对第一层模型的组合诊断结果进行特征提取,得到最终的诊断结果。案例验证结果表明,相较于支持向量机、分类回归树、K近邻和朴素贝叶斯4种第一层分类器,级联模型在每一种故障类型上的分类精度都达到了四个单一分类器的最优或次优水平,在综合识别准确率上分别提升了6%,24.8%,8.96%,4.99%。

电力变压器故障诊断及状态检修方法

随着社会经济的快速发展,电力作为维系社会运转主要的能源之一,其需求量逐年递增,致使供电压力也日益增长。电力变压器是电网不可或缺的组成部分,本文总结分析了电力变压器常见故障问题,以提升电力变压器状态检测的时效性,推动电力企业健康稳定发展。

电力系统及其自动化中变压器故障诊断研究

随着社会不断的发展,国家的电力系统自动化水平有很大提升,电力系统的可靠性也随之提升。变压器是电力系统中关键的供电枢纽,一旦设备出现故障,就会造成重大的断电和重大的经济损失,它的可靠性对电力安全运行有很大的影响,准确地了解变压器的状态,预测未来可能发生的故障,以此为变压器的维修、运行等工作提供理论依据,更好的减少故障次数,保证电力系统的安全、稳定。

基于声音处理的箱变变压器内部火花放电故障诊断方法

箱变变压器发生火花放电时相应的故障信号被衰减,导致变压器运行稳定性降低,为此提出了基于声音处理的箱变变压器内部火花放电故障诊断方法。通过变压器内部火花放电信号的时域分析,得出了其在变压器中传播的衰减系数。利用局部放电传感器设备识别其中的故障信号,并基于滤波合成-分解原理,完成箱变变压器内部火花放电故障信号的共振稀疏分解。通过计算箱变变压器内部火花放电故障的相应特性,得到故障数据诊断函数,结合构建的诊断模型,实现了箱变变压器内部火花放电故障诊断。实验结果表明,所提方法准确输出箱变变压器火花放电故障信号波形,保证了电力系统供电的可靠性。

电力变压器故障诊断及分析方法研究

变压器安全稳定的运行状态到电能的分配以及电压转换的顺利实现都在电力系统中起到了关键的作用,因此对变压器的故障诊断极其重要。首先阐述了变压器的故障机理和常见的故障类型;其次详细分析了各种传统及现有的变压器故障诊断方法,指出变压器故障诊断技术需要解决的问题;最终提出变压器故障诊断未来的研究重点及发展趋势,为变压器故障诊断提供一定的参考。

基于声音分析的变压器故障诊断

文章分析了变压器的常见故障类型,阐释了声音分析的原理,探讨了基于声音分析的变压器故障诊断方法,以提高变压器故障诊断的准确性和效率。

电力变压器的高压试验及故障诊断方法与研究

随着时代的进步,我国的电力事业取得了巨大的成就。然而,变压器作为电力系统的关键部分,如果出现故障,将会对整个系统的安全造成严重威胁。因此,有关部门应当高度重视变压器故障诊断工作,以确保电力系统的正常运行。在实验过程中,必须充分考虑外界环境的影响,严格按照相关规范的要求对环境进行管控,一旦发生故障,就必须仔细检查,深入探究其原因,并采取有效的措施,以确保变压器的安全可靠运行。