【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变压器故障检测，具体是一种变压器故障隐患诊断方法和装置。
技术介绍
1、电力变压器是电网中能量转换,传输的核心,是电网安全第一道防御系统中的关键枢纽设备。变压器一旦发生事故可能会造成设备资产和大停电等巨大损失,甚至会产生严重的社会影响，因此，需要对变压器进行故障诊断。
2、现有的变压器故障诊断过程大都采用全局诊断方案，通过设置多个检测端，由多个检测端上传采集到的数据，作为特征，以当前变压器的状态作为标签，训练神经网络模型，这种全局诊断方案的特征较为复杂，在模型训练与应用过程均比较麻烦，如何优化现有的全局诊断方案是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种变压器故障隐患诊断方法和装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种变压器故障隐患诊断方法，所述方法包括：
4、获取变压器中的微处理器，根据预设的顺序对微处理器进行编号，得到微处理器的标签；所述标签与所述微处理器一一对应；
5、建立时间数列，当接收到工作人员输入的标定指令时，以当前时刻为终点，基于时间数列构建回溯时间；
6、对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据，两两比对各个微处理器的备份数据，建立相关度矩阵；所述相关度矩阵与回溯时间一一对应；
7、统计所有回溯时间的相关度矩阵，查询每个行列位置上的最大值，得到最终相关度矩阵；
8、基于最终相关度矩阵选取互斥的微处理器，读取互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集；
9、基于样本集训练神经网络模型，得到故障检测模型；所述故障检测模型的输入为微处理器的数据，输出为变压器状态。
10、作为本专利技术进一步的方案：所述建立时间数列，当接收到工作人员输入的标定指令时，以当前时刻为终点，基于时间数列构建回溯时间的步骤包括：
11、建立与维修数据库的连接通道，随机选取故障报告直至报告数达到预设的数值；
12、在故障报告中查询每次故障的溯源时长；所述溯源时长的单位为小时；
13、获取每种溯源时长的报告数，由报告数比上所述数值，得到每种溯源时长的频率；
14、构建步长为一的递增数列，递增数列中的每个数值与一种溯源时长对应；
15、当溯源时长的频率小于预设的频率阈值时在递增数列中删除对应数值，得到时间数列。
16、作为本专利技术进一步的方案：所述对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据，两两比对各个微处理器的备份数据，建立相关度矩阵的步骤包括：
17、对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据；所述备份数据为表结构，表中包括时间项和数据项，所述时间项的时间间隔为预设的固定值；
18、依次选取两个微处理器，比对两个微处理器的备份数据，计算相关度；
19、基于标签统计相关度，得到相关度矩阵；所述相关度矩阵行和列均与标签一一对应，所述相关度矩阵为对称矩阵；
20、其中，所述相关度的计算过程为：
21、式中，r为相关度，n为备份数据的数据总项数，xi为其中一个备份数据中的第i个数据，yi为另一个备份数据中的第i个数据，ex为其中一个备份数据的均值，ey为另一个备份数据的均值，σx为其中一个备份数据的标准差，σy为另一个备份数据的标准差。
22、作为本专利技术进一步的方案：所述基于最终相关度矩阵选取互斥的微处理器，读取互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集的步骤包括：
23、遍历相关度矩阵中的各个相关度，当相关度小于预设的第一阈值，查询行和列对应的标签，将对应的微处理器作为互斥的微处理器；
24、当相关度大于预设的第二阈值且相关度不是对角线上的元素时，查询行和列对应的标签，将对应的微处理器作为互补的微处理器；
25、根据互补的微处理器对备份数据进行元素填充；
26、读取填充后的、互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集。
27、作为本专利技术进一步的方案：所述根据互补的微处理器对备份数据进行元素填充的步骤包括：
28、当某一微处理器的备份数据中存在空数据时，选取任一互补的微处理器，在互补的微处理器的备份数据中查询对应数值；
29、计算对应数值与互补的微处理器的备份数据中最大值的差异率；
30、根据差异率和当前微处理器的备份数据中的最大值计算填充数据，替换空数据。
31、作为本专利技术进一步的方案：所述基于样本集训练神经网络模型，得到故障检测模型的步骤包括：
32、以8：1：1的比例将样本集切分为训练集、测试集和验证集；
33、基于训练集、测试集和验证集训练神经网络模型，当神经网络模型的误差小于预设的条件时，输出神经网络模型，作为故障检测模型。
34、本专利技术技术方案还提供了一种变压器故障隐患诊断装置，所述装置包括：
35、微处理器编号模块，用于获取变压器中的微处理器，根据预设的顺序对微处理器进行编号，得到微处理器的标签；所述标签与所述微处理器一一对应；
36、时间数列建立模块，用于建立时间数列，当接收到工作人员输入的标定指令时，以当前时刻为终点，基于时间数列构建回溯时间；
37、数据比对模块，用于对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据，两两比对各个微处理器的备份数据，建立相关度矩阵；所述相关度矩阵与回溯时间一一对应；
38、最小值选取模块，用于统计所有回溯时间的相关度矩阵，查询每个行列位置上的最大值，得到最终相关度矩阵；
39、样本集构建模块，用于基于最终相关度矩阵选取互斥的微处理器，读取互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集；
40、模型训练模块，用于基于样本集训练神经网络模型，得到故障检测模型；所述故障检测模型的输入为微处理器的数据，输出为变压器状态。
41、作为本专利技术进一步的方案：所述时间数列建立模块包括：
42、选取单元，用于建立与维修数据库的连接通道，随机选取故障报告直至报告数达到预设的数值；
43、时长查询单元，用于在故障报告中查询每次故障的溯源时长；所述溯源时长的单位为小时；
44、频率计算单元，用于获取每种溯源时长的报告数，由报告数比上所述数值，得到每种溯源时长的频率；
45、初始化单元，用于构建步长为一的递增数列，递增数列中的每个数值与一种溯源时长对应；
46、数据删除单元，用于当溯源时长的频率小于预设的频率阈值时在递增数列中删除对应数值，得到时间数列。
【技术保护点】
1.一种变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述建立时间数列，当接收到工作人员输入的标定指令时，以当前时刻为终点，基于时间数列构建回溯时间的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据，两两比对各个微处理器的备份数据，建立相关度矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述基于最终相关度矩阵选取互斥的微处理器，读取互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述根据互补的微处理器对备份数据进行元素填充的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述基于样本集训练神经网络模型，得到故障检测模型的步骤包括：
7.一种变压器故障隐患诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述建立时间数列，当接收到工作人员输入的标定指令时，以当前时刻为终点，基于时间数列构建回溯时间的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述对每一回溯时间，读取回溯时间内各个微处理器的备份数据，两两比对各个微处理器的备份数据，建立相关度矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的变压器故障隐患诊断方法，其特征在于，所述基于最终相关度矩阵选取互斥的微处理器，读取互斥的微处理器在当前时刻的数据作为特征，接收工作人员输入的变压器状态作为标签，构建样本集的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：何丹东，许广虎，杨定乾，冯煜轩，岳云凯，张清川，詹仲强，杜嘉宝，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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