一种变压器故障的预测方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种变压器故障的预测方法，用于解决现有技术中难以对变压器的故障进行预测的问题。该方法包括：获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；基于所述预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果；其中，所述变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。

A method, device and equipment for transformer fault prediction

【技术实现步骤摘要】
一种变压器故障的预测方法、装置和设备
本专利技术涉及变压器领域，尤其涉及一种变压器故障的预测方法及其装置。
技术介绍
变压器是发电厂和变电站的关键设备之一，变压器能否安全可靠地运行，关系到企业财产安全和个人人身安全。变压器发生异常时，通常会有绝缘老化、漏油、声音异常、局部放电、特征气体指标异常等特征，严重时则会导致其停止运行，甚至会发生爆炸。目前，变压器的故障诊断及故障预测理论研究大多基于回归分析法、人工神经网络、灰色预测模型、遗传算法等模型算法，这些算法能实现对变压器的故障进行分类，但由于分类得到的故障类型的范围较大，所得到的故障类型往往不够精细。此外，由于基于这些模型算法对变压器的故障诊断和预测大多处于研究阶段，还未应用在实际场景中，这就使得基于这些模型算法对变压器的故障诊断和预测的准确性仍需进一步地验证。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种变压器故障的预测方法，以解决现有技术中难以对变压器的故障进行预测的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种变压器故障的预测方法，包括：获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。第二方面，本专利技术实施例还提供一种变压器故障的预测装置，包括：r>获取单元，用于获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；预测单元，用于基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，该可执行指令在被执行时使该处理器执行以下操作：获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；基于所该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得该电子设备执行以下操作：获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例方案至少具备如下一种技术效果：本专利技术实施例中，能够获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；然后，基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。这样在变压器运行时，便可通过变压器的历史运行状态数据训练得到的变压器故障预测模型与实时运行状态数据，对变压器未来的运行状态进行预测，判断目标变压器在未来时刻是否会发生故障，减小了变压器故障造成的损失。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种变压器故障的预测方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种变压器故障预测模型提升方法的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种变压器故障分级指标量化的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种似然比检验函数预测故障时间的示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种变压器检修决策辅助的流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种变压器周围的虚拟围栏示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种变压器故障的预测方法的流程示意图；图8为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图9为本专利技术实施例提供的一种变压器故障的预测装置的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。具体地，本专利技术提供的变压器故障的预测方法包括：首先，获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；然后，基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。本专利技术实施例中，能够获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；然后，基于该预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对该目标变压器的故障状态进行预测，以得到该目标变压器的故障预测结果；其中，该变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。这样在变压器运行时，便可通过变压器的历史运行状态数据训练得到的变压器故障预测模型与实时运行状态数据，对变压器未来的运行状态进行预测，判断目标变压器在未来时刻是否会发生故障，减小了变压器故障造成的损失。下面结合图1所示的变压器故障的预测方法的方法流程图，对该方法的实施过程进行详细介绍，包括：S110，获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；可选地，为了能够尽可能地获取变压器的运行相状态关数据，以更加准确地对变压器未来的运行状态进行预测。目标变压器的运行状态相关数据具体可以包括下述至少一种：实时数据；试验及带电监测数据；环境数据；其中，实时数据包括数据采集与监视控制系统(SupervisoryControlAndDataAcquisition，SCADA)数据、继电保护系统数据、红外热成像数据、噪声监测数据与振动监测数据中的至少一种；试验及带电监测数据包括检修记录数据、气体色谱分析数据与油样检测数据中的至少一种；环境数据包括温度、湿度、海拔高程中的至少一种。其中，SCADA数据包括从数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种变压器故障的预测方法，其特征在于，包括：/n获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；/n基于所述预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果；/n其中，所述变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种变压器故障的预测方法，其特征在于，包括：
获取目标变压器在预设时间段内的运行状态相关数据；
基于所述预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果；
其中，所述变压器故障预测模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标变压器的运行状态相关数据包括下述至少一种：
实时数据；
试验及带电监测数据；
环境数据；
其中，所述实时数据包括数据采集与监视控制系统SCADA监控数据、继电保护系统数据、红外热成像数据、噪声监测数据与振动监测数据中的至少一种；
所述试验及带电监测数据包括检修记录数据、气体色谱分析数据与油样检测数据中的至少一种；
所述环境数据包括温度、湿度、海拔高程中的至少一种。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果，包括：
对所述预设时间段内的运行状态相关数据进行数据预处理，得到数据预处理后的运行状态相关数据，所述数据预处理包括如下至少一种：数值过滤操作、数据标准化操作、冗余数据的去除操作、缺失数据的补齐操作；
基于所述数据预处理后的运行状态相关数据，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预设时间段内的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果，包括：
基于所述预设时间段内的运行状态相关数据，确定下一时刻的运行状态相关数据；
基于所述下一时刻的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述变压器故障预测模型包括聚类分析模型和随机森林模型，基于所述下一时刻的运行状态相关数据和变压器故障预测模型，对所述目标变压器的故障状态进行预测，以得到所述目标变压器的故障预测结果，包括：
确定所述下一时刻的运行状态相关数据在所述聚类分析模型中对应的目标类簇的质心；其中，所述聚类分析模型中包括多个类簇，所述多个类簇为基于所述多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据聚类得到的，一个类簇包含运行状态相关数据中的一种或多种数据，一个类簇对应于一个质心，所述质心为对应类簇的中心点；
将所述目标类簇的质心对应的运行状态相关数据，作为所述随机森林模型的输入，以输出所述目标类簇的质心对应的运行状态相关数据的故障预测结果；其中，所述随机森林模型为基于多台变压器在历史时间段内的运行状态相关数据训练得到的。


6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莉，蒋兵，吴昌建，刘永国，高旭阳，毛兆伟，
申请(专利权)人：四川西部能源股份有限公司郫县水电厂，
类型：发明
国别省市：四川;51