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    電力變壓器故障自動(dòng)化實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)

    2020-08-31 05:42張瑞芯
    機(jī)電信息 2020年20期
    關(guān)鍵詞:電力變壓器支持向量機(jī)故障

    摘要:電力變壓器故障高精度檢測(cè)是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基本條件。現(xiàn)結(jié)合最小二乘法與支持向量機(jī),構(gòu)建了最小二乘支持向量機(jī)分類模型,通過(guò)參數(shù)優(yōu)化與樣本分類的方式,實(shí)時(shí)檢測(cè)變壓器運(yùn)行故障。首先設(shè)計(jì)了油色譜在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),獲取變壓器故障特征樣本信息;然后采用粒子群算法優(yōu)化分類模型的兩個(gè)參數(shù),粒子群算法優(yōu)化參數(shù)過(guò)程中將分類誤差作為適應(yīng)度值,直到其符合迭代終止條件,輸出參數(shù)優(yōu)化結(jié)果;最后將優(yōu)化后的參數(shù)帶入分類模型,將油色譜在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,模型輸出結(jié)果即為變壓器故障類型,以此實(shí)現(xiàn)電力變壓器故障檢測(cè)的目的。

    關(guān)鍵詞:電力變壓器;故障;支持向量機(jī);分類模型;實(shí)時(shí)檢測(cè)

    0 引言

    變壓器是電力系統(tǒng)運(yùn)行的核心設(shè)備,變壓器一旦出現(xiàn)故障將影響整個(gè)系統(tǒng)電力傳輸?shù)姆€(wěn)定性。為了降低各種外界因素及不確定因素對(duì)電力變壓器運(yùn)行的干擾,相關(guān)人員需要實(shí)時(shí)掌握電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)。油色譜數(shù)據(jù)是反映變壓器運(yùn)行故障的有效介質(zhì),在變壓器故障識(shí)別領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用[1]。本文以電力變壓器的油色譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)參數(shù),構(gòu)建高精度的分類模型,將油色譜數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本,模型輸出結(jié)果即為變壓器運(yùn)行狀態(tài),以此判斷變壓器是否處于故障狀態(tài)。

    1 變壓器油色譜數(shù)據(jù)在線采集

    本文采用變壓器油色譜在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集油色譜數(shù)據(jù),將其作為變壓器故障檢測(cè)的樣本數(shù)據(jù)。變壓器油色譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示,其主要由油氣分離模塊、氣敏傳感器、色譜柱模塊、通信模塊、監(jiān)測(cè)端構(gòu)成,結(jié)合圖1分析系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的思路:(1)油氣分離模塊負(fù)責(zé)分離樣本狀態(tài),得到氣體樣本[2];(2)利用色譜柱進(jìn)一步分離多種混合氣體,由氣敏傳感器接收分離完成的氣體;(3)成功識(shí)別經(jīng)過(guò)氣敏傳感器的氣體類型,以電信號(hào)的形式描述氣體信號(hào);(4)在計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)端進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、運(yùn)算、分析,獲取故障氣體各組分及總烴含量,利用支持向量機(jī)分類器判斷監(jiān)測(cè)對(duì)象是否存在故障。

    放電故障及過(guò)熱故障是變壓器故障的主要形式,包括內(nèi)部致因、外部致因引起的變壓器故障,所以,綜合考量變壓器目前存在的故障狀態(tài),劃分的變壓器故障類型如表1所示。

    2 最小二乘支持向量機(jī)的構(gòu)建

    目前用于解決分類問(wèn)題的算法種類繁多,其中,支持向量機(jī)在處理非線性問(wèn)題方面性能突出,運(yùn)算場(chǎng)主要為向量空間,大大減小了計(jì)算量,并且通過(guò)核函數(shù)解決了高維空間的維數(shù)缺陷問(wèn)題。支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本分類的原理如下:(1)高維空間映射?;诤瘮?shù)完成輸入空間的非線性映射,將原始輸入空間轉(zhuǎn)換為高維特征空間[3]。(2)最優(yōu)超平面分類。最優(yōu)線性超平面通過(guò)空間結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原則確定,非線性分類面與此超平面為對(duì)應(yīng)關(guān)系,最后要得到原始空間的非線性分類面,還需對(duì)分類完成的高維空間中的最優(yōu)線性超平面進(jìn)行逆映射,至此完成數(shù)據(jù)樣本的分類[4]?;谥С窒蛄繖C(jī)分類原理,對(duì)電力變壓器的油色譜數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分類,可據(jù)此判斷變壓器是否處于故障狀態(tài)以及處于何種故障狀態(tài)。

    傳統(tǒng)的支持向量機(jī)求解速度不盡如人意,為優(yōu)化故障檢測(cè)效率,支持向量機(jī)的損失函數(shù)由最小二乘線性法的誤差平方和代替,在減少計(jì)算量的同時(shí),可起到優(yōu)化分類效率的作用。式(1)和式(2)描述了原始空間中的最小支持向量機(jī)分類狀態(tài)。

    綜上可知,μ為式(5)中待優(yōu)化的參數(shù),σ為式(9)中需要優(yōu)化的參數(shù),通過(guò)優(yōu)化這兩個(gè)參數(shù)可提高最小支持向量機(jī)的分類精度。

    3 基于粒子群算法優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)

    最小支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化通過(guò)粒子群優(yōu)化算法完成,以構(gòu)建高精度的變壓器故障檢測(cè)模型。粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)的步驟如圖2所示。

    步驟1:還原粒子群。在隨機(jī)環(huán)境下生成原始粒子群,包括速度參數(shù)、位置參數(shù)的生成,同時(shí)確定粒子本身經(jīng)歷過(guò)的最優(yōu)位置和粒子群經(jīng)歷過(guò)的最優(yōu)位置[5],分別用pbest與gbest表示。

    步驟2:基于各個(gè)粒子向量對(duì)應(yīng)的最小二乘支持向量機(jī)模型,預(yù)測(cè)采集的變壓器樣本,基于實(shí)際值與預(yù)測(cè)值計(jì)算粒子預(yù)測(cè)誤差;誤差即為粒子適應(yīng)度值,繼續(xù)尋優(yōu)過(guò)程中對(duì)比當(dāng)前適應(yīng)度值與歷史最優(yōu)適應(yīng)度值,將較差者淘汰,將較優(yōu)者留下作為gbest進(jìn)行下一次迭代。

    步驟3:基于文獻(xiàn)[6]方法,計(jì)算粒子當(dāng)前速度參數(shù)與位置參數(shù),實(shí)現(xiàn)參數(shù)更新。

    步驟4:粒子群算法迭代終止條件。當(dāng)符合參數(shù)優(yōu)化精度標(biāo)準(zhǔn)時(shí)或者達(dá)到迭代次數(shù)上限時(shí),終止算法運(yùn)算,輸出最優(yōu)參數(shù)。反之,則繼續(xù)重復(fù)步驟2。

    采用粒子群算法輸出最優(yōu)σ參數(shù)、γ參數(shù)后,利用優(yōu)化后的參數(shù)構(gòu)建最小二乘支持向量機(jī)分類模型,將實(shí)時(shí)采集的電力變壓器油色譜信息作為實(shí)驗(yàn)樣本,模型輸出結(jié)果即為變壓器故障分類結(jié)果,由此實(shí)現(xiàn)電力變壓器故障的實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文介紹的電力變壓器故障檢測(cè)方法突破了傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類模型的性能限制,一方面,引入最小二乘線性法的誤差平方和,減少了數(shù)據(jù)計(jì)算量,提高了故障分類的速度;另一方面,基于粒子群算法優(yōu)化了分類模型的兩個(gè)參數(shù),使分類模型處于高精度分類狀態(tài),大幅降低了變壓器故障檢測(cè)的誤差,為電力系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行提供了可靠保障。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1] 韓賽賽,劉寶柱,艾欣,等.考慮絕緣老化和油色譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變壓器動(dòng)態(tài)故障率模型[J].電網(wǎng)技術(shù),2018,42(10):3275-3281.

    [2] 郭亮,武崗.電力變壓器油色譜在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].農(nóng)村電氣化,2018(3):45-47.

    [3] 楊梅.一種用于電力變壓器故障識(shí)別的理論方法研究[J].電氣傳動(dòng)自動(dòng)化,2017,39(4):17-20.

    [4] 朱超巖,姚曉東.基于遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)在變壓器故障診斷中應(yīng)用[J].儀表技術(shù),2019(3):21-32.

    [5] 馬松齡,郭小艷,張清敏,等.基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷[J].水電能源科學(xué),2019,37(4):184-186.

    [6] 劉益岑,袁海滿,范松海,等.基于粒子群與多分類相關(guān)向量機(jī)的變壓器故障診斷[J].高壓電器,2018,54(5):236-241.

    收稿日期:2020-06-29

    作者簡(jiǎn)介:張瑞芯(1999—),女,遼寧開(kāi)原人,研究方向:電氣工程及其自動(dòng)化。

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