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基于灰关联熵的充油变压器故障诊断方法 总被引:10,自引:3,他引:7
油中溶解气体分析是目前发现变压器潜伏性故障的重要方法,鉴于用IEC推荐的三比值法中编码缺陷(编码超出码表)及变压器故障诊断的复杂性,文中详细阐述了如何将灰关联熵应用于变压器故障诊断。首先通过统计方法,选择典型油中气体作为参考列,并经反复调整,挖掘出油中气体所含故障信息,然后利用灰关联熵方法进行变压器故障类型诊断。该方法基于融合互补的思想,将灰关联分析方法与信息熵理论有机结合起来,克服了单一灰关联分析中易造成局部关联及信息损失等缺陷,尽可能多地包含变压器本体所含信息。实例分析结果表明,该方法具有较好的分类效果。 相似文献
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为了提高油中溶解气体分析方法的诊断能力,提出了基于灰云模型的电力变压器故障诊断新方法。通过熵理论引入软化因子,将电力变压器故障诊断标准矩阵中的分类界限值转化为区间数概念。利用峰值、左右界限值、熵、超熵表征灰云模型,以此反映电力变压器故障诊断分类界限值的模糊性和随机性。建立电力变压器故障诊断各评估指标重要性信息的未确知有理数,得到各指标的权重值,有效地减少了诊断结果的主观性。利用结合灰云模型实现白化权函数的灰色聚类算法对变压器故障类型进行分析和判断。实际算例分析结果表明,所提方法诊断精度较高,验证了该模型的实用性和有效性,并具有分析速度快,实时性较好的优点。 相似文献
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针对电力变压器故障征兆与原因之间错综复杂的关系,以及单一变压器故障诊断算法精度有限的问题,本文提出一种在D-S证据理论的基础上,结合灰关联熵法和加权K邻近算法的变压器故障诊断新方法。该算法以油中溶解气体分析方法(Dissolved Gases Analysis,简称DGA)为基础,通过灰关联熵法和加权K邻近算法构建证据理论的基本可信度赋值函数,然后利用证据组合规则产生更为可靠的证据信息;最后根据基本可信数最大值确定变压器故障类型。变压器故障诊断实例结果表明该算法能够准确判断出变压器的故障类型,证明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出一种基于灰关联分析和模糊支持向量机的电力变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型考虑了变压器油温、负荷对油中气体浓度的影响,先利用灰关联度分析各因素间的相关性,提取影响气体浓度的主要因素作为支持向量机回归建模的输入样本属性。再将模糊数学和支持向量机结合起来,引入模糊隶属函数,将样本按照时间由近及远赋予由大到小的权重,反映出近期数据对后续预测结果的影响大于早期数据。该模型提高了预测精度,克服了传统支持向量机和只考虑某种或全部气体预测方法的不足。通过实例分析,验证了模型的有效性和优越性。 相似文献
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为了充分挖掘油中溶解气体分析(DGA)数据隐藏的故障特征信息,提出了一种基于相对重构贡献(rRBC)的变压器故障诊断新方法。该方法首先利用DGA数据建立主元分析(PCA)模型,基于故障重构的思想,计算样本各变量重构贡献率(RBC);考虑各变量重构贡献率之间的可比性,计算其相对重构贡献率并作为特征量,通过归一化处理来提取故障特征;然后,建立变压器分层故障诊断模型,利用灰关联熵(GRE)信息利用率高等优点,求出待诊模式与各标准模式的综合灰熵关联序,实现故障诊断。实例研究结果表明,所提出的相对重构贡献灰关联熵方法与重构贡献灰关联熵、灰关联熵方法相比,使特征样本集的可分性变大,提高了分类正确率。 相似文献
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基于加权灰靶理论的电力变压器绝缘状态分级评估方法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对电力变压器绝缘状态评估问题,提出了一种在没有标准故障模型的情况下进行变压器状态分级识别的新方法.本文将加权灰靶理论引入变压器绝缘状态评估中,结合油中溶解气体分析技术,构建了变压器状态评估的算法及实现步骤.运用灰贡献度分析理论解决了变压器绝缘状态评估中各指标的权重问题.同时结合电力变压器实际情况,根据变压器故障按严酷程度的分布提出了变压器绝缘状态分级的方法.实验表明,该方法能够有效地解决在没有标准故障模型的情况下变压器绝缘状态识别的问题,为变压器状态评估提供了一种新的方法. 相似文献