基于fcm和改进pca的变压器故障诊断

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1、第54卷第12期：0262-0267Vol.54，No.12：0262-02672018年12月16日HighVoltageApparatusDec.16，2018DOI:10.13296/j.1001-1609.hva.2018.12.040基于FCM和改进PCA的变压器故障诊断覃煜，黄慧红，方健，陈雁（广州供电局有限公司，广州510410）摘要：为了进一步提高基于油中溶解气分析的变压器故障诊断准确率，提出了一种基于模糊聚类和主成分分析的故障诊断方法。该方法首先利用模糊C均值聚类方法对搜集的DGA样本集进行聚类分析，将聚类中心矩

2、阵作为标准故障谱。然后采用改进型主成分分析方法精简样本矩阵信息，通过计算样本主成分间欧拉距离确定故障类型。通过实例验证证明本文方法能有效识别故障类型，且较IEC比值法、改良三比值法等具有更高的准确率。该方法为变压器故障诊断提供了新思路，具有一定的实际应用价值。关键词：变压器；故障诊断；油中溶解气分析；模糊聚类；主成分分析FaultDiagnosisofTransformerBasedonFCMandImprovedPCAQINYu，HUANGHuihong，FANGJian，CHENYan（GuangzhouPowerSupply

3、Bureau，Guangzhou510410）Abstract:Inordertoenhancefaultdiagnosisaccuracyoftransformerbasedondissolvedgasanalysismethod，anewmodelbasedonfuzzyC⁃meansclusterandimprovedprincipalcomponentanalysisisproposed.Firstly，DGAsam⁃plescollectedareclusteredwithfuzzyC⁃meansclustermetho

4、dandclustercentermatrixisusedascharacteristicfaultspectrum.Then，improvedprincipalcomponentanalysismethodisappliedtocalculatemaincomponents.Final⁃ly，euclideandistancebetweenprincipalcomponentofsamplematrixisemployedtodeterminedfaulttype.Testre⁃sultshowsthattheproposedm

5、ethodachievesrecognitionoftransformerfaulteffectivelyandwithahigheraccuracythanIECrationmethodandimprovedthreerationmethod.ThepresentedapproachprovidesanewwayforDGAandhaspracticalapplicationvalue.Keywords:transformer；faultdiagnosis；dissolvedgasanalysis；fuzzyC⁃meansclu

6、stering；principalcomponentanalysis即可实现在线监测等特点，是一种应用广泛的故障0引言[2]诊断方法。基于DGA原理，变压器故障诊断方法电力变压器是电力系统中非常关键且造价昂发展并形成包括特征气体法、三比值法、在线故障贵的一次设备，连接发电、输电环节及不同电压等监测法等实用方法。尽管DGA方法简单实用，一定级的输、配电线路，其运行状态直接影响电网的安程度上满足故障诊断需求，但是其存在比值编码边全性、稳定性与可靠性。实际运行中，由于电力变界绝对、编码组合缺失，无法诊断多重故障、诊断一压器承受电气、机械

7、、热、化学、外部环境等诸多因致性及灵敏度有待提高等不足，限制了DGA技术的素的综合影响，不可避免的出现各类缺陷与故障。[3]应用范围。随着人工智能、机器学习等技术的深因此，提前发现、准确判断、及时消除变压器潜在故[4][5-6]入发展，基于支持向量机、人工神经网络、模糊障，是保证设备可靠工作、电力系统稳定运行的基[7-8][9-10][11][12]础与重要前提[1]。聚类、灰色理论、物元理论、证据理论等理油中溶解气分析(dissolvedgasanalysis，DGA)方论与技术在变压器故障诊断领域得到普遍应用。法，具有不受周围

8、磁场影响、变压器无需退出运行然而各种智能方法在应用过程中出现各种局限性______________________________收稿日期：2018⁃04⁃09；修回日期：2018⁃06⁃13技术讨论覃煜，黄慧红，方健，等.基于FCM和改进PCA的