基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断

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1、基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断刘荣胜彭敏放肖祥慧湖南大学电气与信息工程学院长沙理工大学电气与信息工程学院摘要：为丫提高棊于油屮溶解气体分析技术(DGA)的变压器故障诊断准确率，本文提出了一种基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断(TOFD-SCE)方法.以加权二次抽样算法抽取样本、构建基础谱聚类的样本集，以基础谱聚类学习问题的局部知识;平衡多样性与正确性选择集成成员；集成多个成员谱聚类的结果来提高变压器故障诊断的准确率.传统变压器故障诊断方法基于历史数据建立模型，缺乏在线学习的能力;TOFD-SCE利用历史与在线新

2、增两种DGA数据来训练、修正模型，提高了其故障诊断的准确率.对SSP300000/500型变压器的故障诊断实验结果表明：TOFD-SCE的准确率优于1EC三比值法、BP神经网络法及支持向量机法，验证了其有效性.关键词：故障诊断;变压器;谱聚类集成;油中溶解气体分析;信号处理;作者简介：刘荣胜男，1981年生，湖南娄底人，现为湖南大学博士研允生，主要研宄方向为电力系统故障分析及其设备状态监测.E-mail:258920025@qq.com作者简介：彭敏放(通讯作者)女，1964年生，湖南湘乡人，2006年博士毕业于湖

3、南大学，现为湖南大学教授、博士生导师，主要研究方向为电路测试与诊断、电力系统故障分析及其设备状态监测等.E-mail:lrs0623@163.com收稿日期：2015-11-28基金:国家自然科学基金(No.61472128,No.61173108)TheTransformerOn-lineFaultDiagnosisBasedonSpectralClusteringEnsembleLIURong-shengPENGMin-fangXIAOXiang-huiCollegeofElectricalandInforma

4、tionEngineering，HunanUniversity;CollegeofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScienceandtechnology;Abstract：Toimprovetheaccuracyofthetransformerfaultdiagnosisbasedondissolvedgasanalysisinoil(DGA)，atransformeron-linefaultdiagnosisbasedonspect

5、ralclusteringensemble(TOFD-SCR)wasproposedinthispaper.Theweighteddoublesamplingalgorithmcreatethesamplessetofthebasicspectralclustering,whichlearnedthelocalknowledgeoftheproblems.Theaccuracywasimprovedbyintegratingtheresultsofensemblemembers,whichwerepickedupf

6、ormthebasicspectralclusteringintermsoftheaccuracyandvariety.Theconventionalmodelsareonlytrainedbythehistoricaldata，andcan’tlearnon-line.TOFD-SCEistrainedandmodifiedbybothhistoricalandnewonlinedata，andtheaccuracyisimproved.TheTOFD-SCEwasvalidatedbydiagnosingthe

7、faultofSSP300000/500transformers.ComparingwithIECthreeratio,BP-neuralnetworksandsupportvectormachine,TOFD-SCEismoreoutstanding.Keyword：faultdiagnosis;powertransformer;spectralclusteringensemble;dissolvedgasanalysisinoil;signalprocessing;Received：2015-11-281引言油

8、中溶解气体分析技术(DissolvedGasAnalysis,DGA)己被广泛应用丁•油浸式变压器潜伏性故障诊断U1.常规的变压器故障诊断方法包括关键气体法、IEC60599比值法［2］、Doernenburg比值法、Rogers比值法和Duval三角法［3］等.常规诊断方法¥单、实用;但故障征兆与故障类型编码表依赖于专家的经im、编码不全、边界过于绝对、准