基于数据分析的变压器故障检测方法与流程

技术特征：
1.一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测变压器的各个采集时刻的不同种类的参数值，所述参数值至少包括电信号值、温度值和振动信号值；根据各个采集时刻的电信号值的分布差异，确定所述各个采集时刻中的疑似异常采集时刻，对所述疑似异常采集时刻进行分组，获取至少两个疑似异常采集时刻组；根据所述疑似异常采集时刻组中各个采集时刻对应的同一种参数值的分布差异，确定所述疑似异常采集时刻组对应的异常置信度指标；根据所述异常置信度指标，确定所述疑似异常采集时刻组中的目标疑似异常采集时刻组，并根据所述目标疑似异常采集时刻组中各个采集时刻的参数值，确定所述目标疑似异常采集时刻组对应的任意两种不同参数值之间的相关指标值；根据所述目标疑似异常采集时刻组对应的任意两种不同参数值之间的相关指标值，确定所述目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子；根据每个采集时刻的不同种类的参数值，构造每个采集时刻对应的样本点，并根据所述目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子以及样本点对应采集时刻的不同种类的参数值，确定任意两个不同样本点之间的度量距离；根据所述度量距离，进行离群样本点检测，从而确定变压器是否出现故障。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定所述各个采集时刻中的疑似异常采集时刻，包括：根据各个采集时刻的电信号值，确定每个采集时刻对应的电信号值变化斜率，并对所述电信号值变化斜率进行阈值分割，确定各个疑似异常电信号值变化斜率，并将所述疑似异常电信号值变化斜率对应的采集时刻确定为疑似异常采集时刻。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定所述疑似异常采集时刻组对应的异常置信度指标，包括：确定所述疑似异常采集时刻组中各个采集时刻对应的同一种参数值的极差值和二阶差分方差，并根据所述极差值和二阶差分方差，确定所述疑似异常采集时刻组对应同一种参数值的异常系数；确定所述疑似异常采集时刻组对应任意两种不同参数值的异常系数的差值绝对值，并根据所述差值绝对值，确定所述疑似异常采集时刻组对应的异常置信度指标，所有所述差值绝对值均与所述异常置信度指标成负相关关系。4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定所述目标疑似异常采集时刻组对应的任意两种不同参数值之间的相关指标值，包括：根据所述目标疑似异常采集时刻组中各个采集时刻的同一种参数值，确定所述目标疑似异常采集时刻组对应同一种参数值的时序序列；确定对应其中一种参数值的时序序列与其他每个种类的参数值的时序序列之间的皮尔逊相关系数，并将所述皮尔逊相关系数确定为所述目标疑似异常采集时刻组对应的其中一种参数值和其他每个种类的参数值之间的相关指标值；确定对应其他每两个不同种类的参数值的时序序列之间的斯皮尔曼相关系数，并将所述斯皮尔曼相关系数确定为所述目标疑似异常采集时刻组对应的其他每两个不同种类的参数值之间的相关指标值。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定所述目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子，包括：确定所述目标疑似异常采集时刻组对应的每种参数值与其他各种参数值之间的相关指标值的累加和，从而得到所述目标疑似异常采集时刻组对应的每种参数值的累计相关指标值；确定所述目标疑似异常采集时刻组对应的每种参数值的累计相关指标值与所述目标疑似异常采集时刻组对应的所有累计相关指标值的累计和的比值，并将所述比值确定为所述目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子。6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定任意两个不同样本点之间的度量距离，对应的计算公式为：对应的计算公式为：对应的计算公式为：其中，表示均位于目标疑似异常采集时刻组中的采集时刻和对应的样本点之间的度量距离；和分别表示采集时刻和所位于的目标疑似异常采集时刻组对应第q种参数值的影响因子；和分别表示采集时刻和的第q种参数值，表示参数值的种类数；表示位于目标疑似异常采集时刻组中的采集时刻和不位于目标疑似异常采集时刻组中的采集时刻对应的样本点之间的度量距离；表示采集时刻的第q种参数值；表示不位于目标疑似异常采集时刻组中的采集时刻和对应的样本点之间的度量距离；表示采集时刻的第q种参数值。7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，进行离群样本点检测，从而确定变压器是否出现故障，包括：根据任意两个不同样本点之间的度量距离，利用lof算法确定每个样本点对应的局部离群因子；将所述局部离群因子大于设定阈值的样本点所对应的采样时刻确定为离群异常采集
时刻，若存在大于或者等于设定数目的连续离群异常采集时刻，则判定变压器出现故障，否则判定变压器没有出现故障。8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，对所述疑似异常采集时刻进行分组，获取至少两个疑似异常采集时刻组，包括：采用密度聚类算法对所述疑似异常采集时刻进行分组，获取各个初始的疑似异常采集时刻组，并对所述初始的疑似异常采集时刻组进行修正，从而得到最终的疑似异常采集时刻组。9.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，确定所述疑似异常采集时刻组中的目标疑似异常采集时刻组，包括：根据所述异常置信度指标，将设定比例的所述疑似异常采集时刻组确定为目标疑似异常采集时刻组，每个所述目标疑似异常采集时刻组的异常置信度指标均大于不属于目标疑似异常采集时刻组的其他各个疑似异常采集时刻组的异常置信度指标。10.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变压器故障检测方法，其特征在于，所述电信号值为电流值，所述振动信号值为振幅值。

技术总结
本发明涉及电性能测试技术领域，具体涉及一种基于数据分析的变压器故障检测方法，该方法通过获取待检测变压器的各个采集时刻的不同种类的参数值，确定目标疑似异常采集时刻组，并根据目标疑似异常采集时刻组对应的任意两种不同参数值之间的相关指标值，确定目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子；构造每个采集时刻对应的样本点，并根据目标疑似异常采集时刻组对应每种参数值的影响因子以及样本点的坐标值，确定任意两个不同样本点之间的度量距离，根据该度量距离，进行离群样本点检测，从而确定变压器是否出现故障。本发明可以有效提升变压器的故障检测准确性。明可以有效提升变压器的故障检测准确性。明可以有效提升变压器的故障检测准确性。


技术研发人员：黄丽军 何睿佳 毕永丽 路艳军 曹振华 房国栋
受保护的技术使用者：山东华尚电气有限公司
技术研发日：2023.09.06
技术公布日：2023/10/15