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隨著電力工業(yè)的飛速發(fā)展，電力變壓器不斷向大體量方向發(fā)展；同時(shí)，重要設(shè)備的擴(kuò)容增加了單個(gè)設(shè)備缺陷對(duì)電網(wǎng)安全性的影響。因此，及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)、識(shí)別變壓器的隱患是電網(wǎng)運(yùn)維的關(guān)鍵問(wèn)題。隨著現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)和在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)的普及和推廣，已實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，如何將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于變壓器狀態(tài)分析已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

變壓器在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法包括油中溶解氣體分析（dissolved gas analysis, DGA）、鐵心接地電流分析、局部放電分析、繞組溫度分析、振動(dòng)分析等，其中，DGA是當(dāng)下辨識(shí)油浸式變壓器潛伏性缺陷應(yīng)用最為廣泛的方法之一。多年來(lái)，專(zhuān)家學(xué)者們提出眾多基于DGA的電力變壓器故障診斷分析方法。常見(jiàn)的DGA包括特征氣體法、三比值法、羅杰斯比值方法、大衛(wèi)三角形法等，這些方法采用不同氣體的比值或者氣體的濃度來(lái)分析故障類(lèi)型。

嚴(yán)格來(lái)講，變壓器故障診斷多屬于事后處理，當(dāng)各方法精準(zhǔn)判定設(shè)備為故障時(shí)，設(shè)備內(nèi)部已經(jīng)存在一定的損傷，甚至已形成危及設(shè)備安全運(yùn)行的態(tài)勢(shì)。從時(shí)效性來(lái)看，故障診斷較為滯后，發(fā)現(xiàn)隱患的敏感性不足。此外，限制變壓器故障診斷發(fā)展的因素眾多，例如特征氣體的分布特性完全不同，這使標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建非常困難，無(wú)法支撐機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立；同型號(hào)設(shè)備之間的橫向?qū)Ρ纫膊痪邆溥^(guò)多的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，缺乏類(lèi)比性的指導(dǎo)建議。

福建華電可門(mén)發(fā)電有限公司、國(guó)電南京自動(dòng)化股份有限公司的譚翼坤、陳明、黃騰、喬蘇朋、李志軍，在2022年第10期《電氣技術(shù)》上撰文，針對(duì)變壓器過(guò)熱隱患，立足于提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患這一根本思路，圍繞變壓器油中溶解氣體異常預(yù)警開(kāi)展相關(guān)研究，提出了一種基于油中溶解氣體分析的變壓器過(guò)熱隱患預(yù)警診斷方法，結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)來(lái)分析變壓器狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)針對(duì)設(shè)備早期隱患的辨識(shí)，提升人員對(duì)設(shè)備管理的主動(dòng)性。

研究人員提出的變壓器過(guò)熱隱患預(yù)警診斷流程如圖1所示，具體步驟如下：

圖1 變壓器過(guò)熱隱患預(yù)警診斷流程

1）明確引起變壓器過(guò)熱故障相關(guān)的氣體參量，選為分析對(duì)象；對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選取，應(yīng)從上一次濾油開(kāi)始的時(shí)間選取。

2）對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值，采用三次樣條插值法進(jìn)行補(bǔ)全或刪除。

3）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，劃分成多個(gè)時(shí)間間隔不等的序列；其中，對(duì)于K級(jí)差分法中K值的選擇，限于每臺(tái)變壓器運(yùn)行特性不一致，需經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)獲取最優(yōu)值。

4）采用OCSVM算法構(gòu)建預(yù)警模型組，對(duì)于算法中的超參數(shù)，利用網(wǎng)格搜索法獲取合適值。

5）當(dāng)新數(shù)據(jù)輸入模型時(shí)，一分類(lèi)支持向量機(jī)（one- class support vector machine, OCSVM）模型組輸出一組判斷結(jié)果，遵循預(yù)警信息觸發(fā)機(jī)制，最終可判定變壓器是否異常。

他們總結(jié)指出，該預(yù)警方法有以下特點(diǎn)：

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。采用多級(jí)差分法從不同時(shí)間尺度衡量氣體的變化程度，一方面，多參量、多時(shí)間尺度的分析能夠提供更豐富的信息量；另一方面，差分處理使時(shí)間序列曲線(xiàn)變得更為平穩(wěn)，緩解離散數(shù)據(jù)對(duì)分析結(jié)果的影響。

2）預(yù)警模型建立。應(yīng)用一分類(lèi)支持向量機(jī)算法構(gòu)建預(yù)警模型，提出了基于K級(jí)差分法與一分類(lèi)支持向量機(jī)結(jié)合的預(yù)警方法，從多參量、多時(shí)間尺度兩個(gè)方向擴(kuò)充了訓(xùn)練集的感受域，使構(gòu)建的整體模型更具魯棒性，同時(shí)也極大地提升了洞悉設(shè)備早期隱患的敏感度。

3）制定了一種預(yù)警信息觸發(fā)機(jī)制，在提升預(yù)警模型敏感度的前提下，能緩解誤報(bào)信息的頻發(fā)，保障預(yù)警信息的有效性。

本文編自2022年第10期《電氣技術(shù)》，論文標(biāo)題為“基于氣體成分分析的變壓器過(guò)熱隱患預(yù)警方法”，作者為譚翼坤、陳明 等。