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公开(公告)号：CN107122590B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710194158.0
申请日：2017-03-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种油浸式变压器故障相关指标筛选方法。现有的一些方法并不能全面的对变压器运行过程中产生的运行状态信息进行利用，更不能针对不同的故障类型进行特定的指标选取。本发明基于故障和正常变压器两部分数据多种指标的频率分布统计，对故障和正常变压器两部分数据是否具有相同的概率密度分布进行了非参数的MWW检验，因而本发明可以针对不同的变压器故障，从更广阔的指标中选取故障相关指标，而不是油浸式变压器行业内现在使用的几种固定指标；并且相对于其他指标选取方法，本发明的方法简单实用，易于操作。
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公开(公告)号：CN109884459A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910091394.9
申请日：2019-01-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 杭州柯林电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力变压器绕组变形智能在线诊断方法。电力变压器受到短路冲击或者运输碰撞后，在电动力或机械力作用下会发生绕组局部扭曲、鼓包等特征，称为绕组变形，给电力网络的安全运行埋下了巨大隐患。常用的绕组变形诊断方法均为离线诊断法，存在需要变压器停运且对操作人员专业技能要求高等缺点。本发明给出了一种结合信息熵与支持向量机的绕组变形智能在线诊断方法，利用排列熵、小波熵进行电流和电压信号的特征提取，综合电力变压器各监测指标在复杂度、时频域等方面的变异情况，并通过机器学习算法从故障特征中自动学习诊断逻辑，实现绕组变形的智能诊断，从而降低人力成本和提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN109884459B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910091394.9
申请日：2019-01-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 杭州柯林电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力变压器绕组变形智能在线诊断方法。电力变压器受到短路冲击或者运输碰撞后，在电动力或机械力作用下会发生绕组局部扭曲、鼓包等特征，称为绕组变形，给电力网络的安全运行埋下了巨大隐患。常用的绕组变形诊断方法均为离线诊断法，存在需要变压器停运且对操作人员专业技能要求高等缺点。本发明给出了一种结合信息熵与支持向量机的绕组变形智能在线诊断方法，利用排列熵、小波熵进行电流和电压信号的特征提取，综合电力变压器各监测指标在复杂度、时频域等方面的变异情况，并通过机器学习算法从故障特征中自动学习诊断逻辑，实现绕组变形的智能诊断，从而降低人力成本和提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN107085630B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201710194150.4
申请日：2017-03-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种变压器油中溶解气体在线监测装置实用性分析方法。本发明将带电检测数据视为真实数据，在线监测数据则为带有误差的失真数据；通过信号分解，将在线监测数据的误差分解为系统误差、随机误差和巨大误差；将系统误差、随机误差与巨大误差作为测量指标，分别对这三种误差进行量化分析，并进行评价，依次得到巨大误差评价系数、随机误差评价系数和系统误差评价系数，再通过误差综合完成总体误差的评价，得到可用性系数；最后计算在线监测数据的各质量评价指标的可用性综合系数，得出在线监测数据的可用性结果。本发明能够较为全面的对在线监测数据的可用性进行评价。
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公开(公告)号：CN109657720B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811560473.1
申请日：2018-12-20
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种电力变压器匝间短路故障的在线诊断方法，包括：(1)收集案例变压器的各监测指标记录的在短路前后的监测数据，检验各监测指标在短路前后是否发生显著性变化，筛选出短路前后有显著性变化的监测指标；(2)将短路前后有显著性变化的监测指标记录的监测数据输入到随机森林模型中，训练短路故障在线诊断模型；(3)将待测变压器的待测监测数据输入优化后的随机森林模型中，输出对待测监测数据的在线诊断结果，判断待测变压器是否故障。上述方法只需对待测变压器的待测监测数据进行远程分析，相比于离线检测法而言不需要现场试验，节省试验费用，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN109444656B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811567345.X
申请日：2018-12-21
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种变压器绕组变形位置的在线诊断方法，包括：(1)收集已知绕组状态的变压器，分为若干个位置子样本；(2)利用信息熵对各位置子样本进行特征提取，加上是否变形的标签后输入到支持向量机中训练诊断模型；(3)将待诊断变压器采用步骤(1)的方法分为若干个位置子样本后，采用步骤(2)的特征提取方法，输入到步骤(2)训练好的诊断模型中；(4)输出支持向量机对待诊断变压器各位置子样本是否变形的诊断结果。本发明可以综合变压器的各监测指标在复杂度、时频域等方面的变异情况，并通过机器学习算法从故障特征中自动学习诊断逻辑，实现绕组变形的智能诊断，从而降低人力成本，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN106770861A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611043946.1
申请日：2016-11-21
申请人： 浙江大学
CPC分类号： G01N30/8675 , G01N30/00
摘要： 本发明公开了一种油浸式变压器在线监控数据可用性的评价方法，首先，将在线监控数据和带电检测数据经预处理后得到两组特征气体含量‑时间序列；将在线监控特征气体含量‑时间序列分解为巨大误差序列、随机误差序列和系统误差序列，并进行评价，依次得到巨大误差评价指标x、随机误差评价指标y和系统误差评价指标z，综合后得到可用性系数ρ，以此评价油浸式变压器在线监控数据的可用性。本发明提供了一种误差分解的方法，通过这种误差分解，将同一类型的误差专项讨论，避免了误差间的相互干扰，最后再通过误差综合完成总体误差的评价。综合三种误差评价指标得到的可用性系数可以准确评价在线监控数据是否可以真实反应变压器油内特征气体的含量。
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公开(公告)号：CN106596899A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611047148.6
申请日：2016-11-21
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G01N33/28
CPC分类号： G01N33/28
摘要： 本发明公开了一种油浸式变压器在线监测数据和带电检测数据间随机误差的评价方法，首先，分别获得在线监测数据和带电检测数据，经预处理后得到两组时间序列；其次，将两组时间序列相减得到误差序列，分解后得到多个本征模函数，符合噪声特征的本征模函数组成随机误差序列；再次，将在线监测时间序列分解得到多个本征模函数，剔除符合噪声特征的本征模函数后得到真实信号序列，并构造误差参考序列，依据公式xt＝St+Nt与xt′＝St+Nt′分别得到序列xt和xt′，并计算得到对应的信噪比dt与dt′；最后，根据下式得到随机误差的评价系数ρ；ρ＝na/n。
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公开(公告)号：CN109670242A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811559407.2
申请日：2018-12-20
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于椭圆包络线的变压器绕组变形无监督在线监测方法，包括：(1)收集待测变压器的在线监测指标记录的历史在线监测数据；(2)将在线监测指标的数据分为前后两段序列，前段序列作为绕组正常状态下的训练数据，后段序列作为未知绕组状态的待测数据；(3)将训练数据作为训练集输入椭圆包络线算法中，进行椭圆包络线模型训练；(4)将待测数据输入训练好的椭圆包络线模型中，输出在每个待测数据点对应的时间点上绕组是否变形。本发明属于无监督故障诊断法，只需进行当前监测数据与历史监测数据的比较，适用于无标签的数据集，能对绕组变形故障进行有效监测。
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公开(公告)号：CN109657720A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811560473.1
申请日：2018-12-20
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种电力变压器匝间短路故障的在线诊断方法，包括：(1)收集案例变压器的各监测指标记录的在短路前后的监测数据，检验各监测指标在短路前后是否发生显著性变化，筛选出短路前后有显著性变化的监测指标；(2)将短路前后有显著性变化的监测指标记录的监测数据输入到随机森林模型中，训练短路故障在线诊断模型；(3)将待测变压器的待测监测数据输入优化后的随机森林模型中，输出对待测监测数据的在线诊断结果，判断待测变压器是否故障。上述方法只需对待测变压器的待测监测数据进行远程分析，相比于离线检测法而言不需要现场试验，节省试验费用，提高诊断效率。
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