一种变压器故障智能诊断方法及系统

专利主权项内容

1.一种变压器故障智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设范围内所有变压器的三相电压时序数据，并将任意一相电压时序数据作为目标电压数据，将任意一个变压器作为目标变压器，将目标变压器的目标电压数据作为待测数据；根据三相电压中三相平衡的性质获得待测数据中每个采样点的异常权重；基于预设时段对所述待测数据进行划分，获得电压数据段；根据每个所述电压数据段中数据值的波动情况和采样点的异常权重，获得每个采样点对应的波动特征值；根据待测数据中所有电压数据段之间的数据值的变化情况以及异常权重的分布情况，获得每个电压数据段对应的波动权重；根据每个所述电压数据段中每个采样点对应的波动特征值和所述波动权重获得每个采样点的初始异常值；根据所述预设范围内所有变压器的目标电压数据中数据值之间的差异以及分布情况，获得所述待测数据中每个采样点的异常可信度；根据待测数据中每个采样点的初始异常值和异常可信度获得每个采样点的最终异常值；在所述待测数据中，根据每个采样点的最终异常值调整预设K值，获得每个采样点的自适应K值；根据所有采样点的所述自适应K值对采样点进行异常检测，判断目标变压器是否出现故障；所述异常权重的公式模型为：
；其中，/>表示待测数据/>中第/>个采样点的异常权重，/>表示待测数据/>中第/>个采样点对应的三相电压的代数和，/>表示以自然常数/>为底的指数函数，表示归一化函数，/>表示预设正整数；所述波动特征值的公式模型为：
；其中，/>表示待测数据/>中第/>个电压数据段中第/>个采样点对应的波动特征值，/>表示待测数据/>中第/>个电压数据段中第/>个采样点的数据值，/>表示待测数据/>中第/>个电压数据段中除第/>个采样点外的第/>个采样点的数据值，表示待测数据/>中第/>个电压数据段中除第/>个采样点外的第/>个采样点的异常权重，/>表示待测数据/>中第/>个电压数据段中的采样点总数，/>表示归一化函数；所述根据待测数据中所有电压数据段之间的数据值的变化情况以及异常权重的分布情况，获得每个电压数据段对应的波动权重，包括：在所述待测数据中，将每个电压数据段中所有采样点的数据值的均值作为电压均值，将每个电压数据段中所有采样点的异常权重的均值作为异常因子；将所述待测数据中任意一个电压数据段作为目标数据段，将所述目标数据段与其他每个电压数据段之间的电压均值的差异作为电压差异，将所述目标数据段与其他每个电压数据段之间的异常因子的差异进行负相关映射并归一化后的值，作为影响差异；根据所述目标数据段与其他每个电压数据段的电压差异和影响差异获得约束值，所述电压差异以及影响差异均与所述约束值呈正相关；将所述目标数据段与其他所有电压数据段的约束值的均值进行归一化后的值，作为目标数据段的所述波动权重。