【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气设备高压试验，尤其是涉及一种绕组变化程度监测方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、变压器绕组在运行过程中会不断变化，对于绕组状态本就不好的变压器更是如此。针对该类变压器，往往需要进行振动重症检测，但现有技术中，没有诊断算法能准确判断出绕组进一步变化的程度，这会造成故障漏检，甚至导致重大事故的发生。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供绕组变化程度监测方法、装置、介质和设备，以解决现有技术中，没有诊断算法能准确判断出绕组进一步变化的程度的问题。
2、一种绕组变化程度监测方法，所述方法包括：
3、在变压器预设的多种运行方式下，分别获取每种运行方式下的k组样本振动数据；其中，k≥2；
4、在每种运行方式下，分别计算每组样本振动数据的特征值，以得到k个样本特征值，且对所述k个样本特征值进行聚类，以得到n个第一聚类簇；其中，n≥2；
5、分别基于所述n个第一聚类簇绘制对应的参考图，以得到所述多种运行方式下的多个参考图；其中，在所述参考图中，以所述n个第一聚类簇的聚类中心及样本数量为坐标轴值；
6、在目标运行方式下，获取k组监测振动数据；其中，所述目标运行方式为所述多种运行方式中的任意一种；
7、计算所述k组监测振动数据的特征值，以得到k个监测特征值，且基于所述目标运行方式下的n个第一聚类簇的聚类中心对所述k个监测特征值进行聚类，以得到n个第二聚类簇；
8、基于所述n个第二聚类簇绘制监测图；
9、根据所述目标运行方式下的参考图与所述监测图的重合程度，确定绕组的变化程度；其中，重合程度与绕组变化程度呈负相关。
10、在其中一个实施例中，所述分别计算每组样本振动数据的特征值，以得到k个样本特征值，包括：
11、分别计算每组样本振动数据的信号尖锐度，且计算每组样本振动数据的均方根平均值，以得到k个信号尖锐度及均方根平均值；其中，所述信号尖锐度用于表示信号的尖锐程度；
12、将每组样本振动数据的信号尖锐度及均方根平均值构成一个样本数组，以得到k个样本数组，将所述k个样本数组作为所述k个样本特征值；
13、所述计算所述k组监测振动数据的特征值，以得到k个监测特征值，包括：
14、分别计算每组监测振动数据的信号尖锐度，且计算每组监测振动数据的均方根平均值，以得到k个信号尖锐度及均方根平均值；
15、将每组监测振动数据的信号尖锐度及均方根平均值构成一个监测数组，以得到k个监测数组，将所述k个监测数组作为所述k个监测特征值。
16、在其中一个实施例中，所述计算每组样本振动数据的信号尖锐度，包括：
17、计算每组样本振动数据的峰值因子，并将所述峰值因子作为每组样本振动数据的信号尖锐度；其中，所述峰值因子为数据的最大值与均方根值平均值之间的比值；
18、所述计算每组监测振动数据的信号尖锐度，包括：
19、计算每组监测振动数据的峰值因子，并将所述峰值因子作为每组监测振动数据的信号尖锐度。
20、在其中一个实施例中，所述对所述k个样本特征值进行聚类，以得到n个第一聚类簇，包括：
21、在所述k个样本特征值中随机选择n个样本特征值作为当前的第一聚类中心；
22、分别计算每一样本特征值与每一当前的第一聚类中心的距离，并基于距离最小原则将所述k个样本特征值划分到对应的第一聚类中心所属的聚类簇，以得到n个聚类簇；
23、在每个聚类簇中，分别计算每个样本特征值与其余样本特征值之间的总距离，并将目标样本特征值更新为当前的第一聚类中心；其中，所述目标样本特征值为对应聚类簇中总距离最小的样本特征值；
24、若任意一个更新后的第一聚类中心与更新前的第一聚类中心不一致，则返回执行所述分别计算每一样本特征值与每一当前的第一聚类中心的距离的步骤及后续步骤，直至所有更新后的第一聚类中心与更新前的第一聚类中心一致时得到n个第一聚类簇。
25、在其中一个实施例中，所述基于所述目标运行方式下的n个第一聚类簇的聚类中心对所述k个监测特征值进行聚类，以得到n个第二聚类簇，包括：
26、将所述目标运行方式下的n个第一聚类簇的聚类中心作为当前的第二聚类中心；
27、分别计算每一监测特征值与每一当前的第二聚类中心的距离，并基于距离最小原则将所述k个监测特征值划分到对应的第二聚类中心所属的聚类簇，以得到n个第二聚类簇。
28、在其中一个实施例中，所述分别基于所述n个第一聚类簇绘制对应的参考图，包括：
29、绘制第一直方图，并将所述第一直方图作为所述参考图；其中，在所述第一直方图中，每个第一聚类簇的聚类中心为一个柱状条的横轴值，每个第一聚类簇的样本数量对应柱状条的纵轴值；
30、所述基于所述n个第二聚类簇绘制监测图,包括：
31、绘制第二直方图，并将所述第二直方图作为所述监测图；其中，在所述第二直方图中，每个第二聚类簇的聚类中心为一个柱状条的横轴值，每个第二聚类簇的样本数量对应柱状条的纵轴值。
32、在其中一个实施例中，所述分别基于所述n个第一聚类簇绘制对应的参考图，包括：
33、绘制第一折线图，并将所述第一折线图作为所述参考图；其中，在所述第一折线图中，每个第一聚类簇的聚类中心为折线中一个数据点的横轴值，每个第一聚类簇的样本数量对应数据点的纵轴值；
34、所述基于所述n个第二聚类簇绘制监测图,包括：
35、绘制第二折线图，并将所述第二折线图作为所述监测图；其中，在所述第二折线图中，每个第二聚类簇的聚类中心为折线中一个数据点的横轴值，每个第二聚类簇的样本数量对应数据点的纵轴值。
36、一种绕组变化程度监测装置，所述绕组变化程度监测装置包括：
37、参考图绘制模块，用于在变压器预设的多种运行方式下，分别获取每种运行方式下的k组样本振动数据；其中，k≥2；在每种运行方式下，分别计算每组样本振动数据的特征值，以得到k个样本特征值，且对所述k个样本特征值进行聚类，以得到n个第一聚类簇；其中，n≥2；分别基于所述n个第一聚类簇绘制对应的参考图，以得到所述多种运行方式下的多个参考图；其中，在所述参考图中，以所述n个第一聚类簇的聚类中心及样本数量为坐标轴值；
38、监测图绘制模块，用于在目标运行方式下，获取k组监测振动数据；其中，所述目标运行方式为所述多种运行方式中的任意一种；计算所述k组监测振动数据的特征值，以得到k个监测特征值，且基于所述目标运行方式下的n个第一聚类簇的聚类中心对所述k个监测特征值进行聚类，以得到n个第二聚类簇；基于所述n个第二聚类簇绘制监测图；其中，在所述监测图中，以所述n个第二聚类簇的聚类中心及样本数量为坐标轴值；
39、绕组变化程度确定模块，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种绕组变化程度监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算每组样本振动数据的特征值，以得到K个样本特征值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每组样本振动数据的信号尖锐度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述K个样本特征值进行聚类，以得到N个第一聚类簇，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标运行方式下的N个第一聚类簇的聚类中心对所述K个监测特征值进行聚类，以得到N个第二聚类簇，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别基于所述N个第一聚类簇绘制对应的参考图，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别基于所述N个第一聚类簇绘制对应的参考图，包括：
8.一种绕组变化程度监测装置，其特征在于，所述绕组变化程度监测装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利
10.一种绕组变化程度监测设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种绕组变化程度监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算每组样本振动数据的特征值，以得到k个样本特征值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每组样本振动数据的信号尖锐度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述k个样本特征值进行聚类，以得到n个第一聚类簇，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标运行方式下的n个第一聚类簇的聚类中心对所述k个监测特征值进行聚类，以得到n个第二聚类簇，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡锦，钱国超，赵汉武，洪志湖，邹德旭，代维菊，周仿荣，谭向宇，闵青云，严敬义，孙灏若，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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