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王晓蓉.基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略[J].电测与仪表,2024,61(2):216-224.
WANG Xiaorong.Early warning rule strategy of power transformer health status difference based on big data mining[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(2):216-224.
基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略
Early warning rule strategy of power transformer health status difference based on big data mining
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.02.032
中文关键词:  变压器  模糊C均值  溶解气体分析  差异预警规则  大数据挖掘
英文关键词:transformer, fuzzy C-means, dissolved gas analysis, difference early warning rules, big data mining
基金项目:国网电网科技项目(SGTYHT/18-JS-209)
  
作者中文名作者英文名单位
王晓蓉WANG Xiaorong陕西省地方电力集团有限公司
摘要点击次数: 1326
中文摘要:
      考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略。应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证该方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特征下的全套溶解数据符合Weibull模型。对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值。将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态。在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器。试验结果表明,提出的方法准确率高达98.21%,证明了提出方法具有良好的状态监测性能。
英文摘要:
      Considering the fuzzy boundary problem and the differences between individual transformers, a early warning rule strategy of power transformer health status based on big data mining is proposed in this paper. The fuzzy C-means method is used to identify the optimal characteristics of the transformer. The probability diagram is used to verify that the proposed method can reflect the personalized characteristics of the transformer to the maximum extent, and the full set of dissolution data under the selected characteristics conforme to the Weibull model. The relationship between the distribution characteristics of dissolved gas and the defect/failure rate is analyzed, and the corresponding alarm threshold is calculated. The operation status of transformer can be identified by associating gas concentration and gas increase rate with established warning. On this basis, early warning rules based on different thresholds are proposed and applied to the field operation of transformers. The experimental results show that the accuracy rate of the proposed method is as high as 98.21%, which proves that the proposed method has good status monitoring performance.
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