基于油色谱数据的变压器故障征兆新优选策略

作者：张育杰; 冯健^*; 李典阳; 王善渊

来源：电网技术, 2021, 45(08): 3324-3332.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1282

• 数据分布
• 特征优选
• 融合决策
• 故障诊断
• 信息提取

在线监测变压器故障诊断对实现变压器状态的实时监控、事前干预具有重要意义,变压器智能化故障诊断是智能电网建设的关键部分。在线监测油中溶解气体(dissolved gas analysis,DGA)衍生出的故障征兆是智能诊断方法的信息源,其质量直接影响故障诊断效果。目前变压器故障征兆种类繁多,常使用智能算法进行优选,而单一的征兆优选方法在优选征兆数量及诊断效果方面各具特点,为兼顾各类优势文章提出一种新的变压器征兆优选方法,并基于IECTC10数据库及公开文献样本对常见单一征兆优选方法的特点进行了分析,然后提出新的特征融合优选策略。通过现场样本的验证,基于融合方法的特征排序结果相较各算法单独排序更加合理,筛选的征兆子集相较单一方法及传统比值方法具有明显优势。

• 单位
  国网辽宁省电力有限公司; 东北大学