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    重庆时时彩-个位计划: 一种确定电力变压器故障类型的方法和系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610875616.2

    申请日:

    2016.09.30

    公开号:

    CN106526352A

    公开日:

    2017.03.22

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/00申请日:20160930|||公开
    IPC分类号: G01R31/00 主分类号: G01R31/00
    申请人: 中国电力科学研究院; 国家电网公司; 西安交通大学
    发明人: 李金忠; 董明; 王健一; 张书琦; 程涣超; 高飞; 赵志刚; 孙建涛; 刘雪丽; 汤浩; 汪可; 赵晓宇; 仇宇舟; 关键昕; 申泽军; 孙倩
    地址: 100192 北京市海淀区清河小营东路15号
    优先权:
    专利代理机构: 北京工信联合知识产权代理事务所(普通合伙) 11266 代理人: 郭一斐
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610875616.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2018.08.14|||2017.03.22

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种确定电力变压器故障类型的方法,所述方法包括:对电力变压器故障数据进行归集与整合,并划分电力变压器的故障特征量和故障类型;对上述电力变压器故障数据进行离散化的预处理;基于预处理后的电力变压器故障数据,利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则,生成最终的故障类型的关联规则集;以及根据最终的故障类型的关联规则集确定电力变压器的故障类型。

    权利要求书

    1.一种确定电力变压器故障类型的方法,所述方法包括:
    对电力变压器故障数据进行归集与整合,并划分电力变压器的故障特征量和故障类
    型,其中:
    故障特征量为电力变压器油中的六种溶解气体的含量和变化量,所述六种溶解气体分
    别为甲烷CH4、乙炔C2H2、乙烯C2H4、乙烷C2H6、氢气H2和总烃;
    所述故障类型为:低温过热、中温过热、高温过热、低能放电和高能放电;
    对上述电力变压器故障数据进行预处理,所述预处理是指对电力变压器故障数据进行
    离散化;;
    基于预处理后的电力变压器故障数据,利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特
    征量和故障类型间的关联规则,生成最终的故障类型的关联规则集,所述生成最终的故障
    类型的关联规则集的方法包括:
    针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型,依据设定的最小支持度,
    确定支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量;
    针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型,依据设定的最小信赖度,
    在支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量中确定信赖度大于或者等于最小信赖度
    的故障特征量,从而确定最终的故障特征量和故障类型的样本数据;
    将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据之间的关系用网络图进行展示,确
    定最小链接数;
    确定最小链接数后,将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据划分为训练部
    分和测试部分,训练部分用于挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则,从而
    生成故障类型的关联规则集,并且测试部分用于检测生成的故障类型的关联规则集的准确
    度,确定最终的故障类型的关联规则集;以及
    根据最终的故障类型的关联规则集确定电力变压器故障类型。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对电力变压器故障数据进行归集与整
    合包括:非结构化数据的梳理、统一编码规则的制定、非结构化数据的录入、数据清洗过程
    以及变压器数据特征统计分析。
    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对电力变压器故障数据进行离散化包括:
    故障特征量的离散化,所述故障特征量的离散化采用等距离划分的离散化方法,以每
    种气体的含量和变化量的故障报警值大小为区间长度,当离散值为0时,表示气体含量和变
    化量在正常范围内,当离散值为大于0的整数时,表示气体含量和变化量超出故障报警值,
    且离散值等于超过故障报警值的倍数;以及
    故障类型的离散化,所述故障类型的离散化采用布尔离散化,当电力变压器出现该类
    型的故障时为1,否则为0。
    4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故
    障特征量和故障类型间的关联规则,包括挖掘电力变压器油中溶解气体的含量和故障类型
    的关联规则与挖掘电力变压器油中溶解气体的变化量和故障类型的关联规则。
    5.一种确定电力变压器故障类型的系统,所述系统(包括:
    数据划分装置,其用于对电力变压器故障数据进行归集与整合,并划分电力变压器的
    故障特征量和故障类型,其中;
    故障特征量为电力变压器油中的六种溶解气体的含量和变化量,所述六种溶解气体分
    别为甲烷CH4、乙炔C2H2、乙烯C2H4、乙烷C2H6、氢气H2和总烃;
    所述故障类型为:低温过热、中温过热、高温过热、低能放电和高能放电;
    数据预处理装置,其用于对上述电力变压器故障数据进行预处理,所述预处理是指对
    电力变压器故障数据进行离散化;
    故障类型关联规则挖掘装置,其用于基于预处理后的电力变压器故障数据,利用
    Apriori挖掘算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则,生成最终的故障
    类型的关联规则集,所述故障类型关联规则挖掘装置生成最终的故障类型的关联规则集的
    方法包括:针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型,依据设定的最小支
    持度,确定支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量;
    针对预处理后的电力变压器故障数据中的每一个故障类型,依据设定的最小信赖度,
    在支持度大于或者等于最小支持度的故障特征量中确定信赖度大于或者等于最小信赖度
    的故障特征量,从而确定最终的故障特征量和故障类型的样本数据;
    将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据之间的关系用网络图进行展示,确
    定最小链接数;
    确定最小链接数后,将确定的最终的故障特征量和故障类型的样本数据划分为训练部
    分和测试部分,训练部分用于挖掘电力变压器故障特征量和故障类型间的关联规则,从而
    生成故障类型的关联规则集,并且测试部分用于检测生成的故障类型的关联规则集的准确
    度,确定最终的故障类型的关联规则集;以及
    电力变压器故障确定装置,其用于根据最终的故障类型的关联规则集确定电力变压器
    的故障类型。
    6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述数据划分装置对电力变压器故障数据
    的归集与整合包括:非结构化数据的梳理、统一编码规则的制定、非结构化数据的录入、数
    据清洗过程以及变压器数据特征统计分析。
    7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,数据预处理装置对电力变压器故障数据进
    行离散化包括:
    故障特征量的离散化,其采用等距离划分的离散化方法,以每种气体的含量和变化量
    的故障报警值大小为区间长度,当离散值为0时,表示气体含量和变化量在正常范围内,当
    离散值为大于0的整数时,表示气体含量和变化量超出故障报警值,且离散值等于超过故障
    报警值的倍数;
    故障类型的离散化,其采用布尔离散化,即数据映射到布尔值上,当电力变压器出现该
    类型的故障时为1,否则为0。
    8.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,故障关联规则挖掘装置利用Apriori挖掘
    算法挖掘电力变压器故障特征量和故障类型的关联规则,包括挖掘电力变压器油中溶解气
    体的含量和故障类型的关联规则与挖掘电力变压器油中溶解气体的变化量和故障类型的
    关联规则。

    关 键 词:
    一种 确定 电力变压器 故障 类型 方法 系统
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