一种具有自学功能的电力变压器综合诊断方法

摘要

一种具有自学功能的电力变压器综合诊断方法，所述综合诊断方法以电力变压器的在线监测实时数据为基础，同时自动对知识库中的离线历史数据和运行维护数据进行挖掘、分析、学，该方法利用多源配置管理功能可以对各个监测数据源进行增加、删除、更新等管理操作，利用自学功能可以识别各个监测数据源对诊断结果的影响程度，调整各个监测数据源诊断算法的权重值，该方法通过自学功能的统计、分析，可以剔除误差较大的数据甚至数据源，从而降低了故障状态的误报率。本发明的电力变压器综合诊断方法可伸缩性强、适应性强、诊断准确度高、误报率低，具有极其重要的实际意义。

主权项

一种具有自学习功能的电力变压器综合诊断方法，其特征在于，所述综合诊断方法包括以下步骤：(1)将电力变压器的多源数据分为3个子类数据：实时监测数据，历史数据，运行维护数据；其中，实时监测数据是指通过N种测量、监测装置实时监测到的电力变压器的电气量和非电气量参数，其中N为不小于零的整数；历史数据是指存储过的实时监测数据；运行维护数据是指电力变压器的日常运维信息，包括巡检记录、制造信息、产品家族信息、历史故障信息等；(2)对步骤(1)中的每个子类数据，采用预先配置在多源配置管理管理模块中的对应诊断方法对变压器运行状态进行诊断，所述诊断方法包括阈值法、人工神经网络法，模糊证据推理法等；(3)确定步骤(2)中诊断方法的权重值，该权重值也是基于某一子类数据得出的诊断结果的权重值，权重值的初始值能够从多源配置管理管理模块中读取默认配置，或者人为设定；(4)根据步骤(3)中的基于某一子类数据得到的诊断结果的权重值和步骤(2)中的基于某一子类数据得到的诊断结果利用预先配置在多源配置管理管理模块中的综合诊断方法对变压器进行综合诊断；(5)将步骤(1)中的电力变压器数据、步骤(3)中的权重值、步骤(4)中的综合诊断结果，以及电力变压器的真实状态信息，都存储到知识库系统中；其中，电力变压器的真实状态信息是指变压器的实际状态；(6)自学习模块根据知识库系统中的数据进行统计、分析、学习，重新生成各子类数据对应的诊断方法的权重值，供下次诊断过程使用；自学习模块获取知识库系统中的数据，统计、分析数据中的诊断结果与诊断方法的相关性，根据自学习算法按照相关性的强度大小调整诊断方法的权重值成新的权重值；(7)通过多源配置管理模块将步骤(6)重新生成的权重值配置给各子类数据对应的诊断方法，对监测源和对应的诊断方法进行管理，返回步骤(2)‑(4)得到最终的变压器综合诊断结果。