基于粗糙集理论的变压器故障诊断方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第24卷第3期电力科学与工程Vo1．24，No．32008年5月ElectricPowerScienceandEngineeringMay，2008基于粗糙集理论的变压器故障诊断方法苏蓬。，苑津莎。，安晓玲，李中。，申涛。(华北电力大学a．电气与电子工程学院；b．环境科学与工程学院，河北保定071003)摘要：将一种基于粗糙集理论的信息熵约筒方法应用于变压器故障诊断问题中。首先应用粗糙集理论将电力变压器故障历史数据进行分析统计，建立决策表，然后采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简，求取一组最小约简知识系统，并采用粗糙集约简方法对

2、新系统进行简化，得到一组故障诊断的最小决策规则集。方法大大减小了编码的工作量，避免了约简属性组合查询及缺少关键属性时规则匹配所带来的不便，所以运算速度也会相对加快。最后结合实例分析，证明该方法的简便及有效性。关键词：电力变压器；故障诊断；粗糙集；决策表；信息熵中图分类号：TM42文献标识码：A0引言1基于信息熵的决策表约简算法电力变压器是电力系统中最重要的设备之一，1．1信息熵的基本定义其故障诊断技术的研究一直是国内外学者关注的热定义l：设知识(属性集合)P是论域的等点。由于人类经验在此问题中的重要作用，结合历价关系簇，由k类对象组成，{，⋯}，史数据，采用人工智能技术进行变压

3、器故障分类就∈U／IND(P)，其概率对应~p(x1))，⋯()，显得很有实际意义。近年来各种智能技术如人工神记p()=，则P的熵定义为经网络”】、遗传算法、小波分析”、模糊推理[5-8]、k灰色聚类[91等被引入变压器故障诊断中，这些方H(P)三p)l。1(3)法在信息完备的情况下，易于取得比较好的效果。然而，电力变压器是一个复杂系统，不确定因素及在熵的概念上引入条件熵的定义。不确定信息充斥其间，在实际中往往难以得到完备定义2】：记p()：，知识(属性的试验数据。粗糙集理论是一种处理模糊和不确定集合)Q相对于知识(属性集合)P的条件熵，(QI?)知识的数学工具，它无需提供问题

4、所需数据之外的定义为任何先验信息，就可直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。因此，将H(QIP)：EP(X")EP(。g丽1雨(4)粗糙集理论应用于变压器故障诊断中是一条较好的l：l，=I‘途径。但是，由于决策表的复杂化，知识约简的不其中【，ⅣD(P)={，⋯)，唯一性，使得知识约简的优劣直接影响着决策规则U／IND(Q)={Yl，y2，⋯，)。的繁简，人们期望快速有效地得到决策表最小约简，而寻找最小知识相对约简是NP—hard问题。本条件熵QIP)是对所有P分类下不确定的等价文在粗糙集基础上采用信息熵约简算法求取最小约类进行再划分的熵，它体现了用P对论

5、域划分所形简，诊断的运算时间大大加快。成的结果的不确定性。收稿日期：2007—10—19．作者简介：苏蓬(1982一)，男，华北电力大学电气与电子工程学院硕士研究生维普资讯http://www.cqvip.com第3期苏蓬，等基于粗糙集理论的变压器故障诊断方法57表2故障类型集1．2信息熵最小约简算法故障类型步骤1：计算决策表中决策属性集D相对条件变压器正常属性集c的条件~fjH(DIc)。铁心多点接地或局部短路步骤2：计算条件属性集C中相对决策属性集绝缘老化D的核属性集c0，将非核条件属性记入集合中，漏磁引起发热或磁屏蔽过热~[JM=C-Co。匝绝缘损伤并匝间短路步骤3：令=

6、Co，①如果IBI=0，则计算条件绝缘受潮分接开关及引线缺陷熵H(DIB)，转至④；②对每个属性a,EM，计算决悬浮放电策属性集D相对条件属性集BU{)的条件熵I围屏放电Bu{))；③选择使DIBu{，)最小的属性ai(若绕组变形并匝间短路同时有多个属性达到最小值，则从中选取一个与裸金属过热的属性值组合数最少的属性作为)，并且变压器油流受阻引起过热一)，B=BU{a3；④若H(DIB)=H(DIc)则有载分接开关油渗漏终止，否则转至②。在建立决策表之前，需依据变压器试验相关规程将搜集到的变压器历史故障数据转换成离散化的2基于粗糙集和信息熵的故障诊断模型变压器状态编码，这些编码携

7、带相应试验所提供的编号一一GGGGGG有效信息。本文根据文献[14]的相关经验，对各2．1模型的构建变量编码值的意义做如下约定，=0=1=2，该模型的构建过程如下：=0=1=2分别表示油中气体分析结果无过(1)将搜集到的变压器历史故障数据加以汇总，热、低温过热、高温过热、无放电、低能放电、高作为论域，对变压器故障数据中故障征兆和故障能放电；的值为0，1，2分别表示属性值和趋类别进行分析，确定条件属性集csn决策属性集D。势值均不超标、属性值或趋势值超标，属性值和趋(2)建立决策表。(3)采用