基于振动信号多特征值的电力变压器故障检测研究

在基于振动的电力变压器故障检测领域，现有研究大多是针对某一特定型号或电压等级变压器开展的纵向比较，由此形成的诊断算法泛用性较差。为解决上述问题，该文提出了一种基于振动信号多特征值的电力变压器故障检测方法，搜集整理了不同电压等级、不同型号变压器正常与典型故障下的振动信号，统计了振动主频分布情况，改进了100Hz占比、总谐波畸变率的计算式，分别将两特征值的分类效果提高了79%、76%。提出了两段式故障诊断流程，利用截断正态分布拟合方法与合成少数类过采样技术（SMOTE）对故障数据进行扩充，进一步提高了分类精度。测试结果表明，算法对正常、故障变压器的识别准确度达到92.6%，适用于多变压器的横向诊断和对不同测点、不同工作状态下数据的分类。