基于信息融合技术变压器的故障检测
多源信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
摘要 ：变压器作为 电力系统 的关键 设备 ，维护其安全稳 定运行具有 重要 的 意义。由 于变压器 自身结构复
杂，利 用单一信息的传统故 障诊 断方法对其进行诊 断具有一定 的局 限性。结合 变压 器油 气数 据 ，利用数 据 融合原理 ，将 Ｂ Ｐ神经 网络和证据 理论 相结合 ，设计 了 多源信 息融合 的变压 器故 障诊 断模 型，并利 用 现场数据 对该模型进行测试 。测试 结果表明 ，该模型 能有 效地进行 变压器 的故 障诊 断，与传统 方法相 比 提 高 了故障诊 断的正确 率，具 有较 高的理论意义和应 用价值 。 关键词 ：变压器 ；故障诊 断；多源信 息融合 ；Ｂ Ｐ神 经网络 ；油中溶解气体
息 的 模 糊 度 。将 多 源 信 息 融 合 技 术 应 用 于 变 压 器 将 Ｂ Ｐ神 经 网 络 和 证 据 理 论 相 结 合 ，设 计 了 多 源
故 障 诊 断 中 ，可 以 弥 补 传 统 故 障 诊 断 方 法 中 数 据 信 息融 合 的 变 压 器 故 障 诊 断 模 型 ，并 利 用 现 场 数
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｍ７ ３ ２ 文 献 标 识 码 ：Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２— ０ ７ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． １ １ ． ０ ０ ５
限 ，提 高 诊 断 结 果 的 准 确 率 。 近 年 来 ，人 工 智 能
依 据 某 种 优 化 准 则 组 合 起 来 ，以 达 到 最 佳 协 同作 器 故 障信 息 ，利 用 各 类 传 感 器 所 收 集 的大 量 信 息 和情 报 进 行 分 析 、处 理 、综 合 ，以 做 出正 确 决 策 。 时 间 覆 盖 范 围 ，提 高 了 结 果 的 可 信 度 ，降 低 了信 本 文结 合 变 压 器 油 气 数 据 ，利 用 数 据 融 合 原 理 ，
基于信息融合的变压器故障诊断系统设计
基于信息融合的变压器故障诊断系统设计许 康(四川电力试验研究院,四川成都 610072)摘 要:结合现场具体情况,提出了电力变压器状态监测的综合分析方法,并就状态的选取与处理、规则的描述、诊断推理过程作了深入探讨。
围绕变压器局部放电特征量、油中溶解气体分析等数据,采用了超声波定位、神经网络、专家系统推理等方法,将各种诊断方法融为一体,设计了基于信息融合的变压器故障诊断系统。
该系统的应用将极大地提高变压器的运行可靠性及利用率,延长变压器的使用寿命。
关键词:变压器;信息融合;状态检修;故障诊断Ab stra ct:B ased on the on-sit e infor m ati on,this pape r ha s p r ovi ded a co mp rehensi ve analytical me t hod ology t o monit or the status of electrica l trans former.It als o provided a thoroughly discussi on t o the se l ec ti on and handling of the st a tus,the descri p2 ti on t o its rules and the proce ss of the detective l ogic.We have used ultra s ound de tection,neura l web and expert syst em t o combine a ll different detec ti on m ethods t o de sign a transfor m er fault detec tive system based on the analysis of t he secti ona l e2 l ec trical re lea se of the transfor me r and the diss olving gas i n oil.The utilization of t his syste m will grea tly i mprov e the depend2 ability and usag e of transfor me rs and als o inc rease the life ti m e of the transfor m ers.Key wor d:Transfor me r;Infor m ati on Fusi on;R epairi ng Status;Fault De tecti on中图分类号:T M41 文献标识码:B 文章编号:1003-6954(2008)06-0046-04 随着国民经济的迅猛发展,整个社会对电力的需求越来越大。
多源检测数据融合的变压器故障诊断模型
多源检测数据融合的变压器故障诊断模型摘要：本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测，将多源数据进行融合，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。
实验结果表明，该模型具有较高的诊断准确率和稳定性，可以为变压器的故障检测提供一种有效的解决方案。
关键词：多源检测；数据融合；变压器故障诊断；机器学习1.引言变压器是电力系统中重要的设备之一，其负责将高压电能转换为低压电能，为电力系统的正常运行提供了重要的保障。
然而，由于变压器长期运行，受到环境、负载、温度等多种因素的影响，容易发生故障，给电力系统的安全稳定运行带来了威胁。
因此，对变压器的故障进行及时的诊断和处理，对于保障电力系统的正常运行至关重要。
目前，对于变压器的故障诊断主要采用传统的监测方法，如温度、振动、气体、声波等传感器进行监测，然后根据经验和规则进行分析和判断。
这种方法虽然简单易行，但是存在着准确性低、易受干扰等问题。
随着计算机技术和机器学习技术的不断发展，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断已成为研究的热点之一。
然而，由于变压器的运行状态受到多种因素的影响，单一的监测方法难以全面地反映变压器的运行状态。
因此，如何利用多源检测数据对变压器的故障进行诊断成为研究的重点。
本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测，将多源数据进行融合，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。
实验结果表明，该模型具有较高的诊断准确率和稳定性，可以为变压器的故障检测提供一种有效的解决方案。
2.多源检测数据采集与融合变压器的运行状态受到多种因素的影响，如温度、振动、气体、声波等，因此采用多种传感器对变压器的运行状态进行监测，可以更全面地反映变压器的运行状态。
常用的变压器监测传感器包括：（1）温度传感器：通过测量变压器内部和外部的温度，判断变压器的运行状态。
设计报告
西南科技大学电气工程及其自动化专业方向设计报告设计名称：基于信息融合技术的变压器故障检测姓名：学号:班级：指导教师：周燕起止日期： 2014.11.06-2014.12.05西南科技大学信息工程学院制方向设计任务书学生班级：学生姓名：学号：设计名称：基于信息融合技术的变压器故障检测起止日期：2014年11月6日—2014年12月5日指导教师：方向设计学生日志基于信息融合技术的变压器故障检测摘要（150-250字）近年来变压器的故障检测一直是业界难题，单一传感器的检测具有单一性与局限性，为了避免这一情况，人们用多个传感器共同检测的方式替代了单一传感器，这种方式被称作基于信息融合技术下的变压器故障检测。
多个传感器数据融合一般有三个层次，即数据层，特征层和决策层。
证据理论（简称D—S理论）作为一种特殊形式，把多个传感器反应的数据进行集中分析并根据概率分配函数来确定最有可能出现的故障。
信息融合可以有效地提高故障检测的准确度以及可信度，是当前最为常用的检测变压器基本故障的方法。
关键词（3~5个）信息融合变压器传感器故障检测证据理论Transformer fault detection based onInformation Fusion TechnologyAbstract（The word 150-250）Fault detection in recent years transformer has been the industry problem,detection of a single sensor with single, people instead of single sensor with a plurality of sensors in common detection methods, this way is called thetransformer fault detection information fusion technology based on the. Multisensor data fusion is generally has three levels, namely the data level, feature level and decision level. The theory of evidence is a kind of special form, themultiple sensor response data centralized analysis and fault according to the probability distribution function to determine the most likely. Can effectively improve the accuracy and confidence of fault detection, is currently the mostcommonly used method. Fault detection in recent years transformer has been the industry problem, detection of a single sensor with single, people instead of single sensor with a plurality of sensors in common detection methods, this way is called the transformer fault detection information fusion technologybased on the. Multi sensor data fusion is generally has three levels, namely the data level, feature level and decision level. The theory of evidence is akind of special form, the multiple sensor response data centralized analysisand fault according to the probability distribution function to determine the most likely. Can effectively improve the accuracy and confidence of fault detection, is currently themost commonly used method.English keywords（three~five）Information fusion , Transformer , Sensor , Fault detection , The theory of evidence一、设计目的和意义1，为了改变现阶段变压器故障检测传感器单一性和局限性的问题，技术人员提出了信息融合技术下的变压器检测，即多个传感器共同检测。
基于信息融合的变压器故障多级诊断方法
基于信息融合的变压器故障多级诊断方法随着电力行业的快速发展，电力设备的安全性和可靠性更加重要。
变压器是电力系统中重要的传输和分配设备，故障可能导致电力系统中断和损坏，因此，对变压器进行故障诊断处理非常重要。
传统上，故障诊断处理依赖于单一测量量，这样的方法无法有效地检测变压器的故障，因此，需要一种有效的多级诊断方法来检测变压器的故障。
基于信息融合的变压器多级故障诊断技术（MFDD）是一种基于多种测量信息的变压器故障诊断方法，包括温度、电压、电流、频率和声学监测等，以及许多实验室测量，如气体分析、油品分析、绝缘测试和放电测试等。
MFDD通过融合多种测量信息，能够有效地检测变压器故障，并能够准确地识别变压器故障的原因和类型。
MFDD的系统架构可以分为三个主要部分：信息获取、故障诊断和故障报告。
首先，通过信息获取系统获取变压器的各种测量信息，然后运用故障诊断系统进行故障诊断，最后，使用故障报告系统生成故障报告，并给出故障诊断结果和解决方案。
MFDD的故障诊断过程首先将所有测量信息融合到一起，然后对变压器进行综合分析，通过分析变压器的电气特性参数，如电压、电流、频率、温度、声学和气体等，来识别变压器的故障类型。
MFDD采用的综合分析方法包括统计分析、模式识别和机器学习等。
最后，根据变压器的故障特征，确定故障原因，并给出解决方案。
MFDD的优势在于可以有效地检测变压器的故障，准确识别变压器的故障类型，并提供有效的故障解决方案。
同时，MFDD可以以较低的成本降低变压器故障发生率。
因此，MFDD已经成为变压器故障诊断的首选技术。
总之，基于信息融合的变压器多级故障诊断技术（MFDD）是一种利用多种测量信息融合分析变压器状态的故障诊断技术，能够有效地检测变压器故障，准确地识别出变压器的故障类型，并且可以提供有效的故障解决方案，因此，MFDD已经成为变压器故障诊断的首选技术。
多源检测数据融合的变压器故障诊断模型
多源检测数据融合的变压器故障诊断模型随着电力系统的不断发展，变压器作为电力系统的重要组成部分，其故障诊断技术也得到了广泛的关注。
变压器故障的早期诊断对于保障电力系统的安全运行具有重要的意义。
传统的变压器故障诊断方法主要依靠单一的检测手段，如红外热像、振动分析等，这些方法虽然可以对变压器的故障进行初步的判断，但是由于其所依赖的数据源单一，往往存在着误判率高、准确性低等问题。
因此，如何将多种检测手段的数据进行融合，提高变压器故障诊断的准确性成为了当前研究的热点之一。
本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型可以综合利用多种检测手段的数据，提高变压器故障诊断的准确性。
具体而言，该模型主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、特征融合和分类诊断等五个部分。
数据采集部分主要是利用多种检测手段对变压器进行检测，获取多源数据。
具体而言，可以使用红外热像仪、振动传感器、声音传感器等多种检测手段进行数据采集。
由于每种检测手段所检测到的数据形式和数据量不同，因此在数据采集过程中需要对数据进行标准化处理，以便后续的特征提取和融合。
数据预处理部分主要是对采集到的数据进行去噪、滤波、降采样等预处理操作，以提高后续特征提取和融合的准确性。
具体而言，可以采用小波变换、高通滤波、低通滤波等方法对数据进行预处理。
特征提取部分主要是对预处理后的数据进行特征提取，以提取出具有代表性的特征。
具体而言，可以采用时域特征、频域特征、小波包特征等方法进行特征提取。
特征融合部分主要是将多种特征进行融合，以提高变压器故障诊断的准确性。
具体而言，可以采用加权平均、主成分分析等方法进行特征融合。
分类诊断部分主要是利用分类算法对特征融合后的数据进行分类诊断。
具体而言，可以采用支持向量机、人工神经网络等方法进行分类诊断。
为了验证该模型的有效性，本文对模型进行了实验验证。
实验结果表明，与单一检测手段相比，本文提出的基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型可以显著提高变压器故障诊断的准确性。
基于信息融合技术变压器的故障检测综述
基于信息融合技术变压器的故障检测摘要:电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。
把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。
对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。
关键词:信息融合;变压器;故障诊断Abstract:As the faultinformation of power transformers has characteristics such as complementarities,redundancy and uncertainty,the diagnosis task can t be finished by the simple fault characteristic vector and the diagnosis method.The basic ideas of information fusion are introduced and DGA(Dissolved Gas Analysis)is combined tightly with other information such as the results of conventional electrical test of power transformer.The power transformerfault diagnosismodel based on information fusion is built.The models can diagnose both fault property and fault spot,so as to improve reliability and lower uncertainty in fault diagnosis.Key words:information fusion;power transformer;fault diagnosis绪论变压器是输变电系统中最重要的设备之一,其工况好坏直接影响系统安全。
基于信息融合的变压器故障在线检测
Ａｂｓｒ ｃ ： ｐ ｒ ｃ ｆ ｆｕｌ ｄ ｔｃ ｉｎ ｆ ｒｔａ ｆ ｒ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｆ ｒ ａｉ ｕｓｏｎ ｔ ｃ ｏ ｏ ｙ ｗａ ｒ ｓ ｎｔｄ．Ｔ ａ ｆ ｒ ｒ ｔａ ｔ Ａｎ ａ ｐ ｏａ ｈ ｏ ａ ｔ ｅｅ ｔｏ ｏ ｒｎｓｏ ｍ ａ ｅ ｎ ｎ ｏ ｍ ｔｏｎ ｆ ｉ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｓｐ ｅ ｅ ｅ ｒ ｎｓｏ ｍｅ
基 于信 息融合的变压器 故障在 线检 测
电工电气 （０ ０ ． ２ １ ７ Ｎｏ ）
基 于 信 息 融合 的变 压 器 故 障 在 线检 测
戴劲峰
（ 苏 省 电力 公 司 海安 供 电公 司 ，江 苏 海 安 ２ ６ Ｏ） 江 ２６０
摘
要 ： 基 于信息 融合技术 ，给 出 了一种 变压器 故障 的在线检 测方法 。通过建 立不 同的变压器模
ｏ ｍ ｔｏｎ ｆ ｉ ｎ ａ ｍ ｎ ｔｔ ｅ ｅ ｔｏｎ ｏｆｐａ ａ ｆ ｒ ａ ｉ ｕｓ ｏ ｉ ｉ ｇ ａ ｈｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｒ ｍ ｅ ｅ ｉｔｃ ｕ ｅ ｙ ｌ ｔ ｎ ａ ｌｓ ｉ ｔ ｒｄｒｆ ａ ｓ ｄ ｂ ａ ｅ ｔｆ ｕ ｔ ．Ｓ ｍｕｌ ｔｏ ｅ ｕｌ ｈｏ ｔ ａ ｈｅ ｍ ｅ ｈ ｓ ａ ｌ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ｓ ｗ ｈ ｔｔ ｔ ｏｄ ｉ ｂ ｅ ｓ
型对变 压器 的运行 状态 进行估 计 ，根据估 计状 态构 造故 障检测 函数进 行突 变性故 障在线 检测 。针对 某 些潜 伏性 故障 引起 的参数漂 移 问题 ，利 用信 息融合 方法 对绕组 参数进 行在 线估计 。仿真 结果表 明，该 方法 能够 有效地 进行 突变性 故障 的检 测 ，同时 能够 检测 出导致变 压器绕 组参数漂 移 的潜伏 性故 障。
关 键 词 ： 信 息 融 合 ；变 压 器 ； 故 障 检 测 ；参 数 估 计
信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
信息融合技术在变压器故障诊断中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 多源数据融合：变压器故障诊断需要收集多种不同类型的数据，例如温度、振动、气体等，通过信息融合技术可以将这些多源数据进行整合和融合，从而更准确地判断变压器的健康状态和故障类型。
2. 特征提取和选择：通过信息融合技术可以将不同源的数据进行特征提取和选择，从而提取出对故障诊断有重要影响的特征和指标。
利用这些特征和指标，可以建立故障诊断模型，进一步提高变压器故障诊断的准确性和可靠性。
3. 数据关联和关联规则挖掘：信息融合技术可以对多源数据进行关联分析，挖掘数据之间的关联规则，从而发现变压器故障的潜在原因。
通过分析这些关联规则，可以找到故障的根本原因，并采取相应的修复措施，以防止故障再次发生。
4. 故障诊断和预测模型的建立：信息融合技术可以将多种故障诊断和预测模型进行融合，从而提高故障诊断的准确性和预测的准确性。
通过利用多种模型的优势，可以得出更可靠的故障诊断结果和预测结果。
综上所述，信息融合技术在变压器故障诊断中的应用，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，降低维修成本，提高变压器的可靠性和运行效率。
多源信息融合技术在变压器故障诊断中的研究的开题报告
多源信息融合技术在变压器故障诊断中的研究的开题报告一、研究背景及意义电力变压器是电力系统中重要的电力设备之一，变压器的安全运行直接关系到电力系统的稳定可靠运行。
变压器故障的发生会给电力生产、输配电系统带来严重的损失和灾害性后果，甚至会导致电网瘫痪和爆炸事故，对安全稳定运行和电力供应保障构成很大威胁。
因此，对变压器故障的及时、准确诊断是电力系统运行管理的重要内容。
当前，变压器故障诊断主要依赖于传统的检测技术，如：热成像检测、红外热像检测、振动检测等，这些技术在变压器故障诊断上都发挥了一定的作用。
但是，这些技术都是单一的信息来源，缺乏多角度、多源、全面分析变压器的状况，因此诊断结果存在滞后、低准确度等问题，对实现对变压器故障的有效预警和及时维护存在欠缺。
多源信息融合技术是指利用多种不同的信息源，并将这些信息进行整合、分析和融合，以提高故障诊断和决策的准确性和可信度，在众多应用领域都有着广泛的应用。
将多源信息融合技术应用于变压器故障诊断中，不仅可以有效提高故障的检测准确率，同时还能够更好地分析故障的类型和原因。
因此，基于多源信息融合技术研究变压器故障诊断具有重要的现实意义和应用前景。
二、研究内容本研究将对变压器故障诊断中的多源信息融合技术进行深入研究，主要涉及以下内容：1. 收集不同类型的变压器故障数据，包括振动、红外热像、局部放电等多种数据源，形成多源信息数据集；2. 基于深度学习和机器学习算法，针对多源信息数据集进行特征提取和数据降维，增强故障特征的表达能力；3. 设计多模态信息融合模型，将不同数据源的特征集成到同一框架中，实现多源信息的融合；4. 验证模型的精度和有效性，包括数据集划分、模型训练和测试，以及效果评估等环节。
三、研究方法本研究主要采用深度学习、机器学习等方法，结合多模态信息融合技术进行研究。
1. 数据集的构建在收集变压器故障数据时，包括振动、红外热像、局部放电等多种数据源，构建多源信息数据集。
智能信息融合技术用于变压器故障诊断的实践探索
智能信息融合技术用于变压器故障诊断的实践探索发布时间：2021-07-09T16:45:42.777Z 来源：《当代电力文化》2021年3月第7期作者：安洪群[导读] 在电力系统中，电力变压器是最常见也是最关键的电气设备之一安洪群（特变电工沈阳变压器集团有限公司辽宁沈阳 110144）摘要：在电力系统中，电力变压器是最常见也是最关键的电气设备之一。
对于电力部门而言，应当对电力变压器的潜在故障进行分析、诊断，从而保证变压器的安全稳定运行。
在电力变压器运行过程中，其故障类型与故障证照存在一定不确定性，并且各个故障间联系较为复杂。
基于此，本文对智能信息融合技术以及变压器故障的常见信息分类进行阐述，并对智能信息融合技术在变压器故障诊断中的应用做作出阐述。
关键词：智能信息融合技术；变压器故障诊断；绕组故障；模糊诊断前言：在电力系统运行过程中，电力变压器是否稳定运行对于供电质量有着直接影响。
然而不管是国内电力部门还是国外电力部门对于变压器故障的监测及诊断都具有较高关注度，在变压器运行过程中，多种因素会影响到电力变压器稳定性，且故障因素及故障类型较多，如何对各类信息进行处理运用，从而强化变压器故障诊断技术，成为了需要重点研究的问题一、智能信息融合技术概述智能信息融合技术是采用多个传感器发挥不同传感器间的差异性以及互补性，从而对单一传感器信息采集不充分的现象加以改善。
智能信息融合技术其在内容上包含了多方面的技术及理论，例如：模糊理论、估计理论、信号处理以及人工智能和神经网络等。
根据信息抽象性不同，智能信息融合主要分为三个层次：其一，融合数据。
即在所采集数据信息未处理之前就对信息进行分析，融合数据的传感器要求是匹配的，能够在初始数据中实现关联。
其二，融合特征。
通过将原始信息中所提取的特征信息进行融合分析、处理。
在这一过程中，所提取的特征信息应当是原始信息的充分统计量，进而根据多信息数据源进行分类、综合。
其三，融合决策。
基于信息融合的变压器故障在线检测
i1 i＇ 2
(1)
其中u 1为原边绕组电压，u ＇ 2为副边绕组折算到 原边绕组的电压，i 1为原边绕组电流，i ＇ 2为副边绕 组折算到原边绕组的电流，r 1和L 1分别为原边每相 绕组电阻和电感，r 2和L 2分别为副边每相绕组电阻 和电感；M 为原、副边绕组的互感，n 为变比，p 为 微分算子。 将公式(1)整理写为状态方程的形式： di dt 公式(2)中 i = F= =-F -1R i +F -1u (2)
基于信息融合的变压器故障在线检测
电工电气
(2010 No.7)
基于信息融合的变压器故障在线检测
戴劲峰
(江苏省电力公司海安供电公司，江苏 海安 226600) 摘 要 ： 基于信息融合技术，给出了一种变压器故障的在线检测方法。通过建立不同的变压器模 型对变压器的运行状态进行估计，根据估计状态构造故障检测函数进行突变性故障在线检测。针对某 些潜伏性故障引起的参数漂移问题，利用信息融合方法对绕组参数进行在线估计。仿真结果表明，该 方法能够有效地进行突变性故障的检测，同时能够检测出导致变压器绕组参数漂移的潜伏性故障。 关键词 ： 信息融合 ； 变压器 ； 故障检测 ； 参数估计 中图分类号 ：TM406 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1007-3175(2010)07-0051-05
设得到k +1时刻系统的状态估计为 x2 (k +1 k +1)，误 差的协方差阵分别为P2(k +1 k +1)。
2
变压器突发性故障在线检测
由于变压器突发性故障产生的误差较大，所以
χ2检验法能够较好地进行故障检测。 χ2检验法 利用
基于模糊信息融合的变压器故障诊断研究
Ｖ０１ ３ Ｎｏ． ．２ ５
湖 北 工 业 大 学 学
报
２０ ０ ８年 １ Ｏ月
ｏ ｃ．２ ０８ ｔ ０
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ｉＵｎ ｖ ｒ ｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ｆＨｕ ｅ ｉｅ ｓｔ ｏ ｅ ｈ ｏ 弥 补传 统变 压 器 故 障 诊 正
断 的不 足． 将 Ｍｕｔ Ａｇ ｎ 理 论 模 型应 用 于 变 压 而 ｌ－ ｅ ｔ ｉ 器 故 障诊 断 在 国内外 尚没 有非 常成 熟 的应用例 子 ．
４ 当故 障信 息不 足 时不知 如何 继续 进行 自动 诊 ）
很 高 的灵 活性 ． ｊ Ｍｕｔ Ａｇ ｎ 理论 模 型 具有 自主性 、 ｌ— ｅ ｔ ｉ 交互 性 、 合 作性、 可变性 、 应性 、 适 自发性 等特 点 ］且 具有 很 强 ，
统复杂 性不 断提 高． 传 统 变 压 器 故 障诊 断存 在 以 但
下 不足 ：
１ 实 时性 差 ， 并行 突发 故 障处理 能力 不强 ； ） 对 ２ 不 能充 分利用 各 种故 障信息 资源 ； ） ３ 诊 断结 果有 冲突 时协调 能力 差 ； ）
、
［ 章 编 号 ］１０ —４ ８ （０ ８０ —０ １０ 文 ０ ３ ６４ ２ ０ ）５０ ２—３
基于模 糊信 息融合 的变压器故 障诊 断研究
丁 坦 ，李 檬 ，刘 辉
（ 北 工业 大 学 电 气 与 电子 工程 学 院 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ６ ） 湖 ３ ０ ８
［ 摘 要 ］设 计 了 一 种 与 模 糊 信 息 融 合 方 法 相 结 合 的变 压 器 故 障诊 断 系统 模 型 ． 模 型 采 用 分 布 式 ＭＡ 该 Ｓ故 障 诊 断 系统 结 构 ， 故 障 诊 断子 系 统 采 用 三 种 不 同 的 在 线 监 测 Ａｇｎ 并 行 方 式 运 行 并 且 两 者 相 互 之 间 兼 有 信 其 ｅｔ 息 交 互 ； 结 构 克 服 了 实 时性 、 靠 性 不 强 的缺 点 ； 验 仿 真 论 证 了基 于 模 糊 信 息 融 合 的故 障诊 断 法 的 可 靠 性 该 可 实
基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法
基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法目录一、内容概括 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、多模态信息融合技术基础 (5)2.1 信息融合的定义与分类 (6)2.2 多模态信息融合的技术框架 (8)2.3 多模态信息融合在变压器故障诊断中的应用前景 (9)三、变压器故障特征提取 (10)3.1 变压器故障类型及特点 (11)3.2 故障特征提取方法 (12)3.3 多模态信息融合下的故障特征提取 (13)四、多模态信息融合故障诊断模型 (14)4.1 模型构建思路 (15)4.2 模型结构设计 (17)4.3 模型求解方法 (18)五、实验验证与分析 (19)5.1 实验数据与评价指标 (20)5.2 实验结果与分析 (21)5.3 与其他方法的对比 (22)六、结论与展望 (24)6.1 研究成果总结 (24)6.2 研究不足与改进方向 (25)6.3 未来研究展望 (27)一、内容概括随着电力系统的不断发展，变压器作为电力系统中的关键设备，其安全稳定运行对于保障电力供应至关重要。
由于变压器的复杂性和长寿命，故障问题在实际运行过程中难以避免。
研究和开发一种有效的在线故障诊断方法具有重要意义，基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法是一种新兴的诊断技术，它通过综合运用声学、电磁场、温度等多种传感器获取变压器的实时运行状态信息，并利用现代信号处理和机器学习技术对这些信息进行分析和处理，从而实现对变压器故障的准确诊断。
本文将详细介绍该方法的理论基础、关键技术以及实验验证结果，旨在为变压器在线故障诊断提供一种有效且实用的方法。
1.1 背景与意义传统的变压器故障诊断主要依赖于单一模态的信息，如油中溶解气体的分析、局部放电检测等，这些方法虽然在一定程度上能够识别出一些常见的故障，但在面对复杂、隐蔽的故障时，其诊断效果往往不尽如人意。
随着信息技术的不断进步，多模态信息融合技术在各领域得到了广泛应用。
变压器局部放电数据融合处理及故障诊断研究
变压器局部放电数据融合处理及故障诊断研究近年来，电力系统中的变压器故障给电网的安全稳定运行带来了巨大的挑战。
局部放电是变压器故障的早期预警指标之一，对于准确诊断和预防变压器故障具有重要意义。
因此，变压器局部放电数据的融合处理和故障诊断研究成为了电力领域一个重要的课题。
首先，对于变压器局部放电数据的融合处理进行研究是十分必要的。
变压器局部放电数据主要源自多种传感器，包括电容式传感器、电场传感器、电压传感器等。
各种传感器所采集的放电数据具有不同的特点和优势，因此，将这些数据进行融合处理可以更全面、准确地反映变压器内部的放电情况。
常用的融合处理方法包括主成分分析、小波变换和神经网络等。
通过这些方法，可以将多源数据进行综合分析和处理，提高对局部放电的故障诊断准确度。
其次，变压器局部放电数据的故障诊断研究对保障电力系统的安全运行至关重要。
通过对变压器局部放电数据的分析，可以有效判断变压器内部存在的故障类型和程度。
常见的变压器故障包括绝缘油老化、内部短路、绕组过热等。
通过对局部放电数据的处理和分析，可以预测故障的发展趋势，并采取相应的维修和保养措施，以避免变压器故障给电力系统带来的巨大损失。
另外，变压器局部放电数据的故障诊断研究还可以为变压器的在线监测和状态评估提供参考依据，提高电力系统的可靠性和安全性。
在变压器局部放电数据的融合处理和故障诊断研究过程中，还需要注意提高数据采集的准确性和可靠性。
变压器局部放电数据的采集存在许多干扰因素，如电磁干扰、环境噪声等，这些因素都可能对数据的准确性和可靠性造成影响。
因此，在采集过程中，需要合理选择传感器和监测设备，采用相应的滤波和增益调整技术，以提高数据的质量。
此外，还需要对采集的数据进行有效的储存和管理，以便后续的分析和处理工作。
总结而言，变压器局部放电数据融合处理和故障诊断是电力系统中一个重要的研究领域。
通过对变压器局部放电数据的融合处理，可以更准确地反映变压器内部的放电情况；而通过对数据的故障诊断，可以提前预防和处理变压器故障，保障电力系统的安全稳定运行。
电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究
电力技术应用电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究舒，阳士宇，汪俊，范叶平，李志浩（安徽继远软件有限公司，安徽合肥文章深入研究传统电力变压器故障诊断数据来源单一、诊断结果准确性不足的问题，提出一种创新的故障诊断方法。
通过引入多源信息融合技术，提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。
在本研究中，采用以深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）为基础，与DS证据理论相结合的方法。
首先，利用DS证据理论融合分类结果，从而得到最终的故障诊断结果。
最后，与传统方法相比，基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法大幅提升了故障诊断准确率，并且在多种类型的故障诊电力变压器；多源信息融合；故障诊断技术Research on Multi-source Information Fusion Fault Diagnosis Technology forPower TransformersWANG Shu, YANG Shiyu, WANG Jun, FAN Yeping, LI Zhihao(Anhui Jiyuan Software Co., Ltd., HefeiTelecom Power Technology和偏置。
在训练好第一层RBM之后，把其输出数据当作下一层RBM的输入数据，然后继续练习下一层。
反复进行这个步骤，直至每个层次都练习成功。
当预训练完成后，把最后一个RBM的输出连接到下Softmax分类器或其他更具体的分类器模型。
然后通过有监督学习的方法，微调整个DBN。
微调阶段的主要目标是最小化分类偏差，从而提高分析的精确度。
继电保护故障诊断中的多源信息融合与DS 证据理论建立多源信息融合模型预处理变压器中的多种实验数据，包括归一化、标准化等操作，以消除不同数据之间的量纲和数值差异，提高数据的可比性[2]。
将预处理后的多种实验数据进行整合，形成一个综合数据集，包含油色谱分析、油化实验分析、检修历史数据、运行环境数据及外观检测数据等多种信息。
信息融合在电力变压器状态检测中的应用
信息融合在电力变压器状态检测中的应用
1 电力变压器的重要性
电力变压器是电力系统中连接高压和低压电源的重要设备，可以
改变电压大小和移位电流，使电能得以高效传输和分配。
变压器承担
着重要职能，维护电力系统的安全和稳定运行。
2 电力变压器状态检测
电力变压器的正常运行是高效利用电力的根本保证，因此，电力
变压器的状态检测变得非常重要。
电力变压器状态检测主要通过对变
压器的磁场、电流和温度状况进行测量，然后根据测量结果进行分析，以判断变压器是否正常。
3信息融合在变压器状态检测中的应用
考虑到传统电力变压器状态检测技术的缺乏，研究者提出了新的
电力变压器状态检测技术——信息融合技术。
信息融合技术旨在减少
测量和分析过程中的数据复杂性，并且可以实现有效聚类，使得多模
态信息(如磁场、电流和温度等)被有效地融合到一个模型中，从而提
高预测准确性。
4 总结
电力变压器是保证电力系统安全运行的关键设备，检测变压器状
态也变得十分重要。
本文介绍了信息融合技术在变压器状态检测中的
应用，它可以有效聚类多模态信息，从而提高预测的准确性。
变压器
状态检测技术的发展前景极其广阔，这是为电力系统提供可靠、安全、节能的关键环节。
基于信息融合的变压器内部故障诊断方法 王日红
基于信息融合的变压器内部故障诊断方法王日红摘要：随着我国经济的发展，电力行业也得到了快速的建设。
作为电力系统中的关键设备，变压器内部故障的可靠诊断对确保变压器安全运行有着十分重要的意义。
本文首先对变压器故障信息分类和变压器故障诊断进行了概述，详细探讨了信息融合的关键技术以及变压器故障诊断中信息融合系统的设计，旨在实现变压器故障的准确诊断。
关键词：信息融合技术；变压器；故障诊断近年来，一些电力故障的频发，尤其是变压器作为电力系统的重要组成部分之一，对电力传输起着至关重要的作用，为满足社会各阶层对电力的需求，也促使电力工程技术大力发展提升，对变压器故障的准确诊断以及提供有效的解决措施尤为重要。
在变压器正常工作时可用信息融合技术进行故障预测。
若变压器发生故障，则能够有效分辨出故障产生的原因和类型等，同时制订出相应的维修方案。
传统方法是对变压器采用定期检测的方式，但发现问题以及解决过程效率较低，一旦变压器有问题，容易造成较大的经济损失。
随着信息技术的不断发展，由传感器检测变压器状态信息，并对检测结果做分析处理就能实时掌握变压器的运行状态，减少了维修费用，降低了故障发生概率。
1 变压器故障信息分类变压器的故障种类按故障发生的部位可分为内部故障与外部故障，内部故障为研究的重点。
故障诊断过程中可利用的变压器信息主要有：变压器油中溶解的特征气体成分、含量和产气速率；变压器油中微水含量；绕组电阻；温度状况；电气特性；噪声等。
2 变压器故障诊断变压器故障诊断是根据状态监测所获得的信息，结合已知的参数、结构特性和环境条件对可能要发生或已发生的故障进行预报和分析、判断，确定故障的性质和类型。
变压器故障诊断虽然方法很多，有气体色谱分析法、绝缘监测法及低压脉冲响应、脉冲频谱和扫频频谱法等，但仍存在需要完善的地方，变压器诊断的专家经验还有待进一步分析、归类和完善，还需搜集更多的专家经验，并将其整理成知识，以充实知识库。
当前许多监测技术尚处于起步阶段，在如何研究新方法，提高测量精度和装置可靠性等方面还有大量的工作需要完成。
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基于信息融合技术变压器的故障检测
摘要:电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。
把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。
对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。
关键词:信息融合;变压器;故障诊断
Abstract:As the faultinformation of power transformers has characteristics such as complementarities,redundancy and uncertainty,the diagnosis task can t be finished by the simple fault characteristic vector and the diagnosis method.The basic ideas of information fusion are introduced and DGA(Dissolved Gas Analysis)is combined tightly with other information such as the results of conventional electrical test of power transformer.The power transformerfault diagnosismodel based on information fusion is built.The models can diagnose both fault property and fault spot,so as to improve reliability and lower uncertainty in fault diagnosis.
Key words:information fusion;power transformer;fault diagnosis
绪论
变压器是输变电系统中最重要的设备之一,其工况好坏直接影响系统安全。
变压器故障诊断过程之根本目的是获取变压器运行时的状态信息,并对变压器性能进行评价。
但如何对大量信息进行处理和综合利用是变压器故障诊断技术重点研究问题。
信息融合技术是当前迅速发展起来的热门技术,在人工智能、目标识别、医学诊断等领域已得到广泛应用,但在变压器故障诊断领域,仍处在初级阶段。
本文在对大型变压器故障诊断信息进行分类基础上,提出基于信息融合的诊断思想,论述了变压器故障诊断中信息融合技术利用的方法和技术手段。
第一章变压器故障检测与信息融合技术的结合概况
1变压器故障诊断信息分类和综合应用
1.1变压器故障诊断信息分类
变压器故障诊断过程中,可用变压器信息很多,归类如下:
(1)溶解在变压器油中的特征气体含量及产气速率:用各种(低分子化合物)烃类气体在变压器油中单位体积含量及产生速率来分析、探测变压器内部局部放电情况,并通过油色谱分析法(三比值法、四比值法、特征气体法)初步分析变压器故障,此法可简单反映变压器内部局部放电的水平。
(2)微水分析法:最初用把栅场效应管作变压器油中溶解氢气监测传感器,后来用催化燃烧测试技术测量油中游离氢含量和微水含量,从而了解变压器内部绝缘状况(由于游离态气泡含水分、杂质等容易产生油中悬浮电位,继而产生电小桥导致击穿电压下降,对变压器危害甚大)。
此法只能对变压器监测起片面作用。
(3)温度监测法二主要测油温和绕组热点温度,反映变压器安全热效应。
(4)直流及绕组电阻测量:绕组、直流电阻的测量可方便有效的考核绕组纵绝缘和电流回路连接状况,反映绕组匝间短路、绕组断股、分接开关及导线接头接触不良等。
实际上它也是判断各相绕组直流电阻是否平衡、调压开关档位是否正确。
单纯依靠绝缘电阻绝对值大小对绕组绝缘作出判断,其灵敏度、有效性较低。
故必须结合吸收比或极化指数、介质损耗因数和泄漏电流试验,才能对其做出真正可靠的绝缘试验。
(5)其他:变压器本身的部分电气特性,如电压、电流值等,甚至变压器工作噪声也能为变压器故障诊断提供有效信息。
1.2变压器故障诊断信息综合利用
变压器故障诊断应充分利用各种信息,不应局限于一种信息。
从诊断学角度来看,诊断信息都是模糊、不精确的。
诊断对象用一方面信息来反映其状态行为都是不完整的,只有从多方面获得关于同一对象的多维信息,并融合利用,才能对变压器进行更可靠、准确的监测与诊断。
2信息融合技术
信息融合是将来自不同信息源的信息进行处理,信息集成是将各级信息融合过程进行合成。
两过程最终目的是通过对多传感器(多源)信息协同利用以产生对
被测对象或过程的最佳估计。
多传感器信息融合的优点表现在信息冗余性、容错性、互补性、实时性和低成本性。
系统信息融合相对信息表征分3类。
(l)数据层融合
数据层融合法中,匹配的传感器数据直接融合,而后对融合的数据进行特征提取和状态(属性)说明。
实现数据层融合的传感器必须是相同的或匹配的,在原始数据上实现关联,且保证同一目标或状态的数据进行融合,传感器原始数据融合后,识别的处理等价于对单传感器信息处理。
最简单、最直观的数据层融合法是算术平均和加权平均法。
(2)特征层融合
特征层状态属性融合就是特征层联合识别,它实际是模式识别。
多传感器系统为识别提供比单传感器更多的有关目标(状态)的特征信息,增大了特征空间维数。
具体融合法是模式识别相应技术,只是在融合前,融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成特征提取及数据配准。
即通过传感器信息变换,把各传感器输入数据变换成统一的数据表达形式(即具有相同的数据结构),在数据配准后,还必须对特征进行关联处理,对目标(状态)进行的融合识别,就是基于关联后的联合特征矢量。
具体实现技术包括参量模板法、特征压缩和聚类分析、人工神经网络及基于知识的技术等。
(3)决策层融合
决策层融合通过关联处理、决策层融合判决,最终获得联合推断结果。
决策层融合输出是1个联合决策结果。
所用主要方法有Bayesian推断、Dempster一Shaefr证据理论、模糊集理论、专家系统等。
多传感器信息融合技术故障诊断过程是根据从对象某些检测得到的故障特征(故障模式),经信息融合分析处理,判断是否存在故障及查找故障源的过程。
3信息融合的变压器故障诊断系统结构
根据变压器故障及信息融合技术特点,在变压器故障系统中,用图1信息融合故障诊断模型。
3.1数据采掘技术
数据采掘是从数据库中抽取隐含的、以前未知的、潜在有用信息的过程。
被开采出来的知识,能用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制及其它应用。
数据采掘所要发现的典型知识包括相关、分类、分簇等规则和序列模式等。
3.2基于数据层融合的故障报警数据层信息融合是信息融合和故障诊断的低层形态。
主要完成数据标准化及数据越界报警功能。
对变压器某些故障模式,
在二元假设前提下,把观测空间分割成Z
0和Z
1
2个区域。
当传感器信息(或转换
后的特征量)处于Z
中时,可假定为故障没发生,否则判定故障发生。
选取适当的判决域,使重复试验中错误概率最小。
3.3基于特征层与决策层数据融合的故障诊断
特征层融合需检测层的融合结果及有关诊断对象描述的诊断知识融合结果。
诊断知识来源包括先验的各种知识及通过数据采掘系统得到的有关对象运行的新知识。
故障发生时,不能确定故障发生个数,无法判定观测数据是由真实故障还是由噪声、干扰等产生的。
这些不确定因素破坏了观测数据与故障源之间的关系,需进行特征层信息融合,即故障诊断。
决策层融合信息来源是特征层的数据融合结果和对策知识融合的结果,根据决策层数据融合结果,可采取相应故障状态下的对策。
特征层和决策层信息融合在本系统中基于同一套专家系统和数据采掘模块运作;同时,给出故障诊断结果和提出相应故障对策,将其合为一层进行设计。
3.4故障诊断信息融合过程描述
(1)对来自于传感器的特征量进行有效性分析,排除坏数据对诊断过程不利影响。