電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法研究

秦立慶 顏文煅

【摘? ?要】? ?針對(duì)傳統(tǒng)電力變壓器診斷方法診斷精度、穩(wěn)定性較低的問題，提出一種新的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法。通過SVM分類算法，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠提高電力變壓器診斷精度和速度的算法程序;根據(jù)DTBSVM設(shè)計(jì)多分類器，分清各樣本之間的分離最優(yōu)解，并依據(jù)向量投影線性分布和非線性分布兩種思路計(jì)算向量投影中心點(diǎn)，設(shè)計(jì)出一套基于DTBSVM的故障診斷算法流程，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法提高了診斷精度與算法的優(yōu)化程度。

【關(guān)鍵詞】? ?電力變壓器;機(jī)械狀態(tài);狀態(tài)診斷;運(yùn)行狀態(tài)

Research on Diagnosis Method of Power Transformer Mechanical State

Qin li qing，Yan wen duan

（Min Nan University Of Science And Technology，shishi 362700，China）

[Abstract] Aiming at the problems of low diagnostic accuracy and stability of traditional power transformer diagnosis methods， a new method of power transformer mechanical state diagnosis is proposed. Through the SVM classification algorithm， design an algorithm program that can improve the accuracy and speed of power transformer diagnosis; design a multi-classifier according to DTBSVM to distinguish the optimal solution between each sample， and according to the vector projection linear distribution and nonlinear distribution two ideas calculate the vector projection center point， design a set of fault diagnosis algorithm flow based on DTBSVM， and design experiments. The experimental results prove that the diagnosis method of power transformer mechanical condition based on DTBSVM achieves the expected purpose and improves the diagnosis accuracy and the optimization degree of the algorithm.

[Keywords] Power transformer; mechanical state; state diagnosis; operating state

〔中圖分類號(hào)〕? TP13 ? ? ? ? ? ? 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕? A ? ? ? ? ? ? ?〔文章編號(hào)〕 1674 - 3229（2021）01- 0000 - 00

0? ? ?引言

我國工業(yè)發(fā)展所需要的電力供應(yīng)段增加，為我國的供電體系提出了新的供電要求。在整個(gè)輸電網(wǎng)體系中，電力變壓器是電壓轉(zhuǎn)換的核心，也是電網(wǎng)安全運(yùn)行的第一道防線。一旦電力變壓器出現(xiàn)問題，整條輸電網(wǎng)線都會(huì)出現(xiàn)問題，輕則區(qū)域停電，造成工廠施工和家庭生活的不便，重則造成周邊地區(qū)人員傷亡，產(chǎn)生巨大的社會(huì)負(fù)面影響[1]。我國電力系統(tǒng)鋪設(shè)的幾十年后，輸電網(wǎng)中的電力變壓器出現(xiàn)老化問題，為了不出現(xiàn)因電力變壓器引起的事故，工作人員經(jīng)常需要在電力變壓器中進(jìn)行定時(shí)的狀態(tài)診斷和損壞維修[2]?；诖?，研究人員陸續(xù)發(fā)現(xiàn)了許多電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法，但是如何優(yōu)化診斷精度和算法運(yùn)行時(shí)間還需要進(jìn)行進(jìn)一步研究。首先需要進(jìn)行SVM分類算法的研究，將SVM分類算法帶入到支持向量機(jī)中，以構(gòu)造一個(gè)能夠得到最優(yōu)解的算法結(jié)構(gòu)，提高電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷的精度和速度。然后應(yīng)用SVM分類算法，開始研究電力變壓器的狀態(tài)診斷方法。設(shè)計(jì)DTBSVM的多分類器結(jié)構(gòu)，以此得到歐式距離極小值分離的最優(yōu)解。然后依據(jù)這個(gè)分離樣本集的方法進(jìn)行向量投影中心點(diǎn)的計(jì)算，分類討論當(dāng)向量投影為線性分布或者非線性分布時(shí)特征空間的中心距離。再將以上計(jì)算結(jié)果統(tǒng)一分析，得到基于DTBSVM的故障診斷算法流程。最后，為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法是否達(dá)到預(yù)期效果，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，通過誤差值、診斷精度和算法運(yùn)行時(shí)間判斷所提方法與傳統(tǒng)的三種方法相比是否更具備優(yōu)越性。

1? ? ?SVM分類算法研究

SVM分類算法的基本思想是通過固定化的經(jīng)驗(yàn)將風(fēng)險(xiǎn)最小化，輸入空間能夠直接被映射進(jìn)高維內(nèi)積空間，以避免維數(shù)災(zāi)難的影響。因此，SVM分類算法在解決樣本規(guī)模較小且識(shí)別模式較高的問題時(shí)，能夠以最簡(jiǎn)單的辦法得到全局最優(yōu)解[3]。最大概率地避免了局部最小值的情況，并簡(jiǎn)化算法結(jié)構(gòu)，使SVM分類算法在同類型的算法中具備極大的優(yōu)勢(shì)。在d維向量中設(shè)置樣本集，假設(shè)樣本集中有n個(gè)樣本，即[（xi，yi），i=1，2，…n]，且所有樣本皆滿足[y∈+1，-1]，則能夠得到超平面方程：

[ω·x+b=0]? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中，[ω]表示樣本超平面系數(shù);[x]為樣本集超平面的最小距離;b為一個(gè)常數(shù)。此時(shí)的線性分類面樣本集滿足[yi[ωxi+b]≥0]，且[i=1，2，…n]。此時(shí)，在支撐最優(yōu)分類面的前提下，將支撐向量作為超平面樣本的訓(xùn)練集[4]。通過如公式（2）所示的拉格朗日函數(shù)，得到求解最小值的公式（3）：

[L（ω，b，a）=12ωω-i=1nαi[yi（ωxi+b）-1]]? ?（2）

[minL（ω，b，a）=12ωω-i=1nαi[yi（ωxi+b）-1]]? （3）

其中，[L（ω，b，a）]表示距離分類面最近且最優(yōu)的訓(xùn)練樣本;[minL（ω，b，a）]則表示這些訓(xùn)練樣本中數(shù)值最小的。

得到重新構(gòu)造多類分類器的決策樹，輸入維數(shù)不斷增加會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算效率降低。設(shè)計(jì)SVM分類算法，是為了在基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷過程中，解決DTBSVM的層次結(jié)構(gòu)問題，并提高電力變壓器的診斷精度和速度。

2? ? ?基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法研究

在設(shè)計(jì)的基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法中，運(yùn)用了SVM分類算法，在一定程度上提高了DTBSVM診斷方法的診斷精度和算法運(yùn)行速度，并設(shè)計(jì)了一套基于DTBSVM的故障診斷算法流程。

2.1? ?基于DTBSVM的多分類器設(shè)計(jì)

上文所述SVM分類算法的決策樹中通常有“一對(duì)多”、“多對(duì)多”的形式，主要研究一類對(duì)多類的DTBSVM分類器[5]。在生成決策樹的過程中，最重要的是分出最容易區(qū)分的類，并根據(jù)這些不同的分類構(gòu)建出一套從根點(diǎn)到葉結(jié)點(diǎn)的樹狀結(jié)構(gòu)模型。對(duì)DTBSVM分類器造成的影響最大的是處于葉結(jié)點(diǎn)部位的類，因此在判斷故障診斷結(jié)果時(shí)，需要從決策樹最上層的節(jié)點(diǎn)開始。設(shè)計(jì)的DTBSVM分類器需要嚴(yán)格遵循兩類間有效度量的原則，將分類器的子類劃分成不同性質(zhì)結(jié)構(gòu)的分類[6]。根據(jù)SVM分類算法中的樣本集來看，當(dāng)決策樹中各節(jié)點(diǎn)的類別不同，則類域也不會(huì)相交，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的可分性差異也就越大，其相似性也就越小;若兩個(gè)節(jié)點(diǎn)類別相同，則類域有一定概率小部分重疊，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的可分性差異就越小，且具備一定的相似性，在分割時(shí)也就不會(huì)容易。

按照DTBSVM多分類器中決策樹的基本原則以及有效度量結(jié)果的可分性，能夠得到如下公式：

[qij=kijmi+mj]? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中，[mi]表示決策樹中第i個(gè)樣本集的樣本數(shù);[mj]表示決策樹中第j個(gè)樣本集的樣本數(shù);[kij]為第i個(gè)樣本集和第j個(gè)樣本集之間相交樣本的個(gè)數(shù);[qij]則表示決策樹中任意兩個(gè)相交樣本數(shù)的比例。假設(shè)某個(gè)決策樹的層次結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

從圖1可以清晰地?cái)喽ǖ?類樣本與其他3類樣本都沒有直接的聯(lián)系，因此樣本4與樣本1、2、3是最容易分開的[7]。假設(shè)樣本1和樣本2的相似性低于樣本2和樣本3，則分出樣本1相對(duì)較為容易。將樣本1也分出后，就剩下了樣本2和樣本3，此時(shí)就能夠得到歐式距離極小值分離的最優(yōu)解。

2.2? ?基于DTBSVM的向量投影中心點(diǎn)計(jì)算

在解決類域之間相交樣本數(shù)的問題時(shí)，無法通過決策樹的層次分布得到最優(yōu)解，此時(shí)可以通過域?qū)深悩颖具M(jìn)行向量投影的方法。該方法在實(shí)行時(shí)需要考慮到向量投影是線性情況還是非線性情況，兩種情況有不同的計(jì)算方法。

在向量投影為線性分布時(shí)，可以得到樣本中心點(diǎn)的計(jì)算公式：

[mi=1nj=1nxj]? ? ? ? ? ? ?（5）

其中，n表示樣本集的中樣本的數(shù)量，[mi]表示第類樣本中樣本中心點(diǎn)的平均特征值;[xj]則表示在樣本集[X=x1，x2，…，xn]中的第j個(gè)樣本。

在向量投影為非線性分布時(shí)，可以通過計(jì)算歐式距離的方法測(cè)量樣本特征空間中心距離，任意兩個(gè)樣本在特征空間中的歐式距離計(jì)算公式如下所示：

[dH（x，y）=K（x，x）-2K（x，y）+K（y，y）]? ?（6）

其中，兩個(gè)樣本向量可以表示為[x=x1，x2，…，xn]，

[y=y1，y2，…，yn];[H]表示樣本集中的特征空間;[K]表示基核函數(shù);[dH（x，y）]表示使用基核函數(shù)計(jì)算的x與y之間的歐式距離[8]。將樣本i與j代入x和y，就能夠求出樣本i與樣本j在樣本集的特征空間的中心距離。

2.3? ?基于DTBSVM的樣本集訓(xùn)練

在以上向量投影中心點(diǎn)計(jì)算完畢之后，還需要對(duì)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練。首先對(duì)樣本集進(jìn)行SVM分類算法的歸一化處理，并根據(jù)公式（6）計(jì)算徑向基核函數(shù)的歐式距離[9]。然后根據(jù)得到的距離大小進(jìn)行測(cè)度排序，若測(cè)度為負(fù)數(shù)，則表示兩個(gè)樣本不存在相似性，可以直接分開。測(cè)度越小，則兩個(gè)樣本之間的相似度越小，分開時(shí)越容易;測(cè)度越大，則兩個(gè)樣本之間的相似度越大，分開時(shí)越難。

2.4? ?基于DTBSVM的故障診斷算法流程

根據(jù)電力變壓器機(jī)械狀態(tài)理論，在進(jìn)行電力變壓器診斷時(shí)，需要按照如圖2所示的步驟進(jìn)行。

如圖2所示，首先根據(jù)SVM分類算法對(duì)電力變壓器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并形成一個(gè)能夠增加診斷精度并提高運(yùn)算效率的決策樹。然后根據(jù)SVM分類算法判斷電力變壓器是否存在運(yùn)行故障，若無故障，則該電力變壓器正常;若有故障，則繼續(xù)下一步診斷程序。接著判斷該故障是電性故障還是熱性故障[10]。若是電性故障，則需要進(jìn)一步判斷是否涉及絕緣材料，如果不涉及絕緣材料，則故障則可能是電壓過高或者局部放電導(dǎo)致;若涉及絕緣材料，則故障原因就與絕緣材料老化有關(guān)。若是熱性故障，需要判斷是因?yàn)闇囟冗^高還是倒磁回路故障，其中溫度過高的故障種類還可以根據(jù)溫度的具體分類。

3? ? ?實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

上文中設(shè)計(jì)了一個(gè)基于DTBSVM的故障診斷方法，理論上極大地優(yōu)化了算法結(jié)構(gòu)，并提高了診斷結(jié)果的精度和速度。為驗(yàn)證所提方法與傳統(tǒng)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法相比是否真正實(shí)現(xiàn)了算法的優(yōu)化，特設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn)。

3.1? ?實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備工作

應(yīng)用研究的電力變壓器故障診斷方法與傳統(tǒng)的三種電力變壓器故障診斷方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，首先需要設(shè)置電力變壓器的參數(shù)，選取某220kV的電力變壓器進(jìn)行預(yù)防性測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，調(diào)整本實(shí)驗(yàn)中所需用到的四種電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法的參數(shù)，在變壓器中設(shè)置15個(gè)節(jié)點(diǎn)，檢測(cè)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值，并根據(jù)輸出值判斷電力變壓器的狀態(tài)，給出診斷結(jié)果。根據(jù)診斷結(jié)果比較四種診斷方法在測(cè)試樣本時(shí)產(chǎn)生的誤差、診斷精度和算法的運(yùn)算時(shí)間，以確定四種診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)。

3.2? ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

通過測(cè)試記錄，可以得到設(shè)計(jì)的基于DTBSVM的故障診斷方法與傳統(tǒng)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法在實(shí)驗(yàn)中的診斷結(jié)果如下表所示。

根據(jù)上表中各節(jié)點(diǎn)的輸出值，再結(jié)合初始的電力變壓器測(cè)試結(jié)果，可以得到如表3所示的測(cè)試結(jié)果。

如表3所示，四種電力變壓器機(jī)械狀態(tài)的診斷結(jié)果中，只有研究的DTBSVM方法平均誤差和最大誤差最小，診斷精度最高，運(yùn)行時(shí)間雖然不是最少的，但是與最簡(jiǎn)潔的算法相差只有2s。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法所用的算法運(yùn)行時(shí)間更短，但是這種方法診斷精度太差。由此可以得知，實(shí)驗(yàn)中設(shè)置的四種電力變壓器狀態(tài)診斷方法中唯有設(shè)計(jì)的基于DTBSVM的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法最具備實(shí)用性，無論是誤差值、診斷精度還是算法優(yōu)化程度都處于領(lǐng)先狀態(tài)，較其他三種方法更具優(yōu)越性。

4? ? ?結(jié)語

針對(duì)傳統(tǒng)的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法在診斷精度和算法優(yōu)化程度上達(dá)不到理想效果的問題重新設(shè)計(jì)了一套電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法。基于SVM分類算法，在一定程度上優(yōu)化了原本冗余度較高的算法結(jié)構(gòu)，并且提高了算法精度。并且設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的電力變壓器機(jī)械狀態(tài)診斷方法確實(shí)達(dá)到了理想的設(shè)計(jì)要求，能夠更加精確地對(duì)電力變壓器機(jī)械狀態(tài)進(jìn)行診斷。

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