基于多源数据融合的变压器油色谱监测与故障预警系统的制作方法

本发明涉及电力设备监测故障诊断，具体为基于多源数据融合的变压器油色谱监测与故障预警系统。

背景技术：

1、随着智能电网和数字化变电站的发展，变压器作为电力输配系统中的核心设备，其运行可靠性直接影响电网安全稳定运行。由于变压器长期处于高电压、大负荷以及复杂环境条件下运行，其内部绝缘材料、电气结构以及机械部件会逐渐发生老化、热损伤、局部放电以及异常发热等问题，若不能及时发现和处理，容易导致设备故障甚至停运事故。

2、目前，变压器状态监测主要采用油中溶解气体分析（dga）技术，通过检测油中氢气、甲烷、乙烯、乙炔、一氧化碳等特征气体含量判断内部故障类型。现有油色谱在线监测技术能够实现连续采样和故障趋势分析，部分技术进一步结合机器学习算法对油色谱数据进行分类判断，例如通过数据清洗、特征提取以及分类模型提高故障识别能力。

3、然而，现有技术仍存在以下技术缺陷：第一，现有油色谱监测主要关注油中气体浓度变化，而变压器故障往往受到负载、电气应力、温升变化、绝缘状态以及机械状态等多因素共同影响，仅依靠气体参数容易导致故障特征信息缺失。第二，现有多源融合技术通常采用不同传感数据直接组合后进行模型训练，缺少针对变压器故障形成机理的关联约束，无法有效区分正常运行波动与真实故障演化过程。第三，现有故障诊断方法大多属于状态识别模式，即当监测参数达到异常阈值后进行报警，而无法根据气体变化趋势、设备历史状态以及运行环境变化提前预测故障发展过程。第四，由于在线监测设备长期运行过程中受到传感器漂移、通信异常、环境干扰等影响，采集数据容易出现异常波动，而现有系统缺少数据可信评价和自动修正机制，导致故障误判和漏判问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于多源数据融合的变压器油色谱监测与故障预警系统，以解决上述背景技术中提出的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多源数据融合的变压器油色谱监测与故障预警系统，包括：多源状态采集模块、数据同步处理模块、机理约束融合分析模块、故障演化预测模块、健康状态映射模块以及预警决策模块；

3、多源状态采集模块用于对变压器运行过程中的油色谱状态、电气状态、热状态、机械状态以及绝缘状态进行同步采集；

4、数据同步处理模块用于对不同采样周期、不同传输协议以及不同时间基准的数据进行时间对齐、异常识别以及可信度计算，形成统一时空基准下的多源状态数据集；

5、机理约束融合分析模块用于基于变压器内部故障形成机理建立多源数据关联模型，将油色谱气体变化特征与温度变化、电负荷变化、局部放电变化以及机械振动变化进行关联分析，生成融合状态特征向量；

6、故障演化预测模块用于根据融合状态特征向量建立时序演化预测模型，对变压器未来预设时间周期内的故障发展趋势进行预测，输出故障发生概率、故障演化速度以及故障风险等级；

7、健康状态映射模块用于建立变压器数据健康模型，将实时采集状态数据映射至对应设备健康状态空间，并根据实时状态与健康基准状态之间的偏差确定设备健康退化程度；

8、预警决策模块用于根据故障风险等级、健康退化程度以及数据可信度生成对应等级的故障预警信息，并输出对应维护策略。

9、优选的，所述数据同步处理模块包括：

10、数据时间校准单元、异常检测单元、数据补偿单元以及可信评价单元；

11、数据时间校准单元用于根据各传感器采样时间戳建立统一时间轴，对油色谱数据、电气数据、温度数据、振动数据以及局部放电数据进行同步匹配；

12、异常检测单元用于采用基于历史运行状态约束的异常检测方式，对采集数据中的突变值、漂移值以及缺失值进行识别；

13、数据补偿单元用于根据同一时刻不同类型传感数据之间的关联关系，对异常数据进行修正；其中，当油色谱检测数据出现异常变化时，根据对应时刻的负载变化、温度变化以及局部放电变化趋势判断该异常变化是否符合故障形成机理；若不符合，则降低该油色谱数据权重并利用关联数据进行补偿；若符合，则保持原始数据权重并进入故障分析流程；

14、可信评价单元用于根据数据连续性、变化合理性以及多源数据一致性计算各数据源可信度。

15、优选的，所述机理约束融合分析模块包括：

16、气体特征提取单元、故障机理关联单元以及动态权重调整单元；

17、气体特征提取单元用于从油色谱数据中提取：气体绝对浓度特征、气体比例特征、气体增长速度特征以及气体变化拐点特征；

18、故障机理关联单元用于根据不同故障类型对应的气体生成规律建立关联规则；其中：当检测到氢气与乙炔同步增长时，提高局部放电故障关联权重；当检测到乙烯增长并伴随温度升高时，提高过热故障关联权重；当检测到一氧化碳与二氧化碳持续增长时，提高绝缘老化关联权重；

19、动态权重调整单元用于根据设备当前运行状态自动调整不同数据源的重要程度，使参与故障判断的数据权重随运行状态变化。

20、优选的，所述故障演化预测模块包括：

21、时间序列构建单元、趋势预测单元以及风险计算单元；

22、时间序列构建单元用于按照连续采样时间建立变压器状态变化序列；

23、趋势预测单元采用具有时序特征提取能力的预测模型，对融合状态特征向量进行处理，预测未来时间窗口内各状态参数变化趋势；

24、风险计算单元用于根据预测结果计算故障风险指数；其中，故障风险指数由：当前异常程度、变化速率、持续时间以及故障关联程度共同确定；

25、根据故障风险指数划分：正常状态；潜伏异常状态；发展故障状态；严重故障状态。

26、优选的，所述健康状态映射模块包括：

27、设备模型构建单元、状态映射单元以及退化评估单元；

28、设备模型构建单元用于建立对应变压器结构参数、历史运行参数以及故障记录数据的健康基准模型；

29、状态映射单元用于将实时融合状态特征映射至健康基准模型中，形成实时健康状态轨迹；

30、退化评估单元用于计算实时健康状态轨迹与标准健康轨迹之间的偏移量；根据偏移量确定：绝缘退化程度；热老化程度；电气损伤程度；故障发展趋势。

31、优选的，还包括历史案例关联模块；历史案例关联模块用于建立变压器历史运行数据库，将当前融合状态特征向量与历史故障样本进行相似度匹配；历史故障样本包括：故障发生前油色谱变化过程；负载变化过程；温度变化过程；局部放电变化过程；故障最终类型；通过相似度匹配结果修正当前故障预测结果。

32、优选的，所述预警决策模块包括：

33、风险等级生成单元、报警策略生成单元以及维护建议输出单元；

34、风险等级生成单元根据故障风险指数生成风险等级；

35、报警策略生成单元根据不同风险等级匹配不同预警方式；其中：低风险状态输出趋势观察信息；中风险状态输出巡检提醒信息；高风险状态输出检修预警信息；严重风险状态输出停运保护建议；维护建议输出单元根据故障类型生成对应维护措施。

36、优选的，所述多源状态采集模块与数据同步处理模块之间采用边缘计算节点进行数据预处理；边缘计算节点用于：实时完成数据压缩；执行异常筛查；完成初级故障判断；仅将关键状态特征上传至云端分析平台；以降低数据传输压力并提高故障响应速度。

37、优选的，所述系统还包括模型自更新模块；

38、模型自更新模块用于根据新增运行数据、检修结果以及故障确认结果对故障预测模型进行更新；其中：当实际故障结果与预测结果存在偏差时，对对应故障类型关联参数进行调整；使故障预测模型适应不同型号、不同容量以及不同运行环境下的变压器。

39、优选的，所述系统形成闭环故障监测流程：

40、通过多源状态采集模块获取变压器运行状态；通过数据同步处理模块形成可信状态数据；通过机理约束融合分析模块生成融合故障特征；通过故障演化预测模块预测未来风险；通过健康状态映射模块评价设备退化程度；通过预警决策模块输出维护策略；并根据维护结果更新设备健康模型，实现变压器状态监测、故障预测以及运维优化的闭环控制。

41、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

42、1.本发明建立基于变压器故障形成规律的机理约束融合模型，将油色谱气体变化与温度、电气负载、局部放电以及机械状态进行关联，根据不同故障形成机制动态调整数据权重，使融合结果符合变压器实际物理演化过程，提高复杂运行环境下故障识别准确率，降低因单一数据源异常导致的误判，解决现有技术中单纯依赖油色谱数据导致故障信息维度不足、无法准确反映设备真实运行状态的问题；

43、2.本发明不是仅判断当前是否超过报警阈值，而是建立连续时间状态变化模型，能够在故障尚未达到严重程度前发现潜在风险，实现提前数天甚至更长周期的预警，解决传统油色谱监测属于“故障发生后报警”，无法实现预测性维护的问题；

44、3.本发明建立对应单台变压器的数字健康模型，将实时采集数据映射至设备健康状态空间，通过实时状态与健康基准状态之间的偏差评价设备退化程度，实现针对不同型号、不同运行环境变压器的个性化健康评估，提高状态评价准确性，解决现有故障诊断模型通用性不足，无法适应不同设备运行差异的问题；

45、4.本发明针对在线监测过程中存在的数据漂移、噪声干扰以及传感异常问题，建立数据可信评价机制，提高长期在线运行稳定性，降低误报警概率，同时通过历史运行结果持续优化模型，解决现有监测系统因数据质量不稳定导致诊断可靠性下降的问题。相关研究也指出油色谱在线监测数据存在噪声、异常和质量评价需求。