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电力变压器故障类型与关键状态量关联规则分析

作者:天津市鲲鹏电子有限公司 浏览: 发表时间:2020-07-08 18:18:47


随着计算机技术的飞速发展,电力变压器的故障检测手段发生了巨大变化,已逐渐转入计算机领域,通过建立相应的数学模型来预测变压器内部故障,使得故障的检测朝向智能化、信息化的方向发展[。

常用的故障检测方法有基于人工神经网络模型的诊断、基于模糊理论的故障诊断和基于专家系统的故障诊断。此外,其他的诊断方法如Petri网、灰色聚类及支持向量机等也运用于故障诊断中,并得到了一定程度的发展。每种方法均有优点和缺点,需要人们根据实际问题寻找合适的办法。按照当今的发展趋势,人工智能的方法在故障诊断领域占据越来越重要的地位。

传统的设备运维基本采用状态检修技术,根据设备的定期试验结果并结合评价模型开展检修策略的制订。现阶段随着带电检测、在线监测和运行数据逐步纳入电力企业云平台,为开展电力设备大数据分析、进一步提高供电可靠性奠定了基础。而现阶段积累的状态监测和检测数据没有得到充分挖掘利用,造成信息资源的浪费。

因此,非常有必要完成变压器异常事件及其影响因子的调研、收集和相关规则库建设,对规则库中的海量数据开展基于大数据技术的潜在关联探索和未来短期预测,逐步提升设备故障诊断水平,为后续生产运行和状态评估提供决策依据。本文介绍了关联规则挖掘的基本原理、故障状态量的划分及数据离散化处理方法,以此为基础,利用SPSS Modeler 软件平台建立电力变压器故障关联规则挖掘模型,旨在采取关联规则挖掘的方法发现状态特征量和故障类别之间的内在联系,对故障进行判定。

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