基于支持向量機(jī)與油中溶解氣體分析的變壓器故障診斷技術(shù)探究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在現(xiàn)代社會(huì)，電力作為一種關(guān)鍵的能源形式，廣泛滲透于各個(gè)領(lǐng)域，無(wú)論是工業(yè)生產(chǎn)、商業(yè)運(yùn)營(yíng)，還是居民生活，都高度依賴穩(wěn)定且可靠的電力供應(yīng)。而在整個(gè)電力系統(tǒng)中，變壓器無(wú)疑占據(jù)著舉足輕重的地位，堪稱(chēng)電力傳輸和分配過(guò)程中的核心樞紐。從功能層面來(lái)看，變壓器能夠依據(jù)電磁感應(yīng)原理，高效地實(shí)現(xiàn)電壓等級(jí)的轉(zhuǎn)換，將發(fā)電廠產(chǎn)生的高電壓電能，逐步降壓至適配各類(lèi)終端用戶使用的電壓水平。以常見(jiàn)的城市電網(wǎng)為例，發(fā)電廠輸出的電壓通常高達(dá)數(shù)十千伏甚至更高，而經(jīng)過(guò)一系列不同電壓等級(jí)的變壓器降壓后，最終進(jìn)入居民家庭的電壓穩(wěn)定在220V，以滿足日常電器設(shè)備的運(yùn)行需求；在工業(yè)領(lǐng)域，根據(jù)不同生產(chǎn)設(shè)備的要求，變壓器也會(huì)提供相應(yīng)合適的電壓，保障生產(chǎn)的順利進(jìn)行。此外，變壓器還在隔離不同電壓等級(jí)的電路、實(shí)現(xiàn)電流變換以及穩(wěn)定電壓等方面發(fā)揮著不可替代的關(guān)鍵作用。隨著全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)以及工業(yè)化、城市化進(jìn)程的加速推進(jìn)，社會(huì)對(duì)電力的需求呈現(xiàn)出迅猛增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。國(guó)際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)清晰顯示，在承諾目標(biāo)情景下，全球電力需求正以每年2.7%的速度穩(wěn)步遞增，預(yù)計(jì)到2050年，電力需求將從2021年的略低于25萬(wàn)億千瓦時(shí)飆升至近54萬(wàn)億千瓦時(shí)。這一顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)電力系統(tǒng)的規(guī)模擴(kuò)張和性能提升提出了極為迫切的要求，也進(jìn)一步凸顯了變壓器在保障電力供應(yīng)穩(wěn)定性和可靠性方面的關(guān)鍵作用。然而，在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，變壓器不可避免地會(huì)面臨諸多復(fù)雜因素的影響，從而引發(fā)各類(lèi)故障。例如，長(zhǎng)期的高負(fù)荷運(yùn)行會(huì)使變壓器內(nèi)部的繞組和鐵芯承受巨大的熱應(yīng)力和電磁應(yīng)力，導(dǎo)致絕緣材料逐漸老化、性能下降，最終引發(fā)繞組短路、鐵芯過(guò)熱等故障；此外，惡劣的自然環(huán)境條件，如高溫、高濕、強(qiáng)電磁干擾等，也會(huì)對(duì)變壓器的正常運(yùn)行產(chǎn)生不利影響；維護(hù)保養(yǎng)不及時(shí)、操作不當(dāng)?shù)热藶橐蛩兀瑯涌赡艹蔀檎T發(fā)變壓器故障的重要原因。一旦變壓器發(fā)生故障，其所產(chǎn)生的影響將是多方面且極其嚴(yán)重的。從電力系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性角度來(lái)看，變壓器故障可能導(dǎo)致局部電網(wǎng)的供電中斷，進(jìn)而引發(fā)連鎖反應(yīng)，影響整個(gè)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，甚至可能引發(fā)大面積的停電事故。歷史上，不乏因變壓器故障而導(dǎo)致的大規(guī)模停電事件，這些事件不僅給電力企業(yè)帶來(lái)了巨額的經(jīng)濟(jì)損失，還對(duì)社會(huì)的正常生產(chǎn)生活秩序造成了嚴(yán)重的干擾，導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)停滯、商業(yè)活動(dòng)受阻、居民生活不便等一系列問(wèn)題。1.1.2研究意義及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)變壓器故障進(jìn)行診斷，對(duì)于保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、降低經(jīng)濟(jì)損失以及提高供電可靠性具有不可估量的重要意義。從保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的角度出發(fā)，變壓器作為電力系統(tǒng)的核心設(shè)備，其穩(wěn)定運(yùn)行是整個(gè)電力系統(tǒng)安全可靠的基石。通過(guò)有效的故障診斷技術(shù)，能夠在變壓器出現(xiàn)潛在故障隱患時(shí)，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并定位問(wèn)題，為后續(xù)的維護(hù)檢修工作提供有力的依據(jù)，從而避免故障的進(jìn)一步惡化和擴(kuò)大，確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。例如，當(dāng)變壓器內(nèi)部出現(xiàn)局部放電等早期故障跡象時(shí)，基于油中溶解氣體分析和支持向量機(jī)的故障診斷方法可以敏銳地捕捉到這些異常信息，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型計(jì)算，準(zhǔn)確判斷故障的類(lèi)型和嚴(yán)重程度，使運(yùn)維人員能夠及時(shí)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理，將故障消滅在萌芽狀態(tài)，有效防止因變壓器故障引發(fā)的電力系統(tǒng)大面積停電事故。在降低經(jīng)濟(jì)損失方面，變壓器故障往往會(huì)導(dǎo)致電力供應(yīng)中斷，給工業(yè)企業(yè)、商業(yè)用戶以及居民生活帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，一次大規(guī)模的停電事故，可能會(huì)給社會(huì)造成數(shù)億元甚至數(shù)十億元的直接經(jīng)濟(jì)損失，此外還包括因停電導(dǎo)致的生產(chǎn)停滯、設(shè)備損壞、產(chǎn)品報(bào)廢等間接經(jīng)濟(jì)損失。而通過(guò)高效準(zhǔn)確的故障診斷技術(shù)，能夠提前發(fā)現(xiàn)變壓器故障，及時(shí)安排維修，最大限度地縮短停電時(shí)間，從而顯著降低因故障導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失。例如，某大型工業(yè)企業(yè)，由于采用了先進(jìn)的變壓器故障診斷系統(tǒng)，成功在變壓器發(fā)生嚴(yán)重故障前及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行了維修，避免了因停電導(dǎo)致的生產(chǎn)線停產(chǎn)，為企業(yè)挽回了數(shù)百萬(wàn)元的經(jīng)濟(jì)損失。提高供電可靠性是電力系統(tǒng)發(fā)展的重要目標(biāo)之一，也是滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活需求的關(guān)鍵。及時(shí)準(zhǔn)確的變壓器故障診斷有助于提高供電可靠性，確保電力的持續(xù)穩(wěn)定供應(yīng)。當(dāng)變壓器出現(xiàn)故障時(shí)，快速準(zhǔn)確的診斷結(jié)果可以幫助運(yùn)維人員迅速制定合理的維修方案，縮短故障修復(fù)時(shí)間，盡快恢復(fù)供電。這對(duì)于保障居民的正常生活、維持社會(huì)秩序的穩(wěn)定以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展都具有至關(guān)重要的意義。例如，在城市的繁華商業(yè)區(qū)，穩(wěn)定的電力供應(yīng)是商業(yè)活動(dòng)正常開(kāi)展的基礎(chǔ)，一旦因變壓器故障導(dǎo)致停電，不僅會(huì)影響商家的營(yíng)業(yè)收入，還會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)極大的不便。而通過(guò)有效的故障診斷和快速的維修響應(yīng)，能夠確保商業(yè)區(qū)的電力供應(yīng)及時(shí)恢復(fù)，保障商業(yè)活動(dòng)的順利進(jìn)行。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究進(jìn)展國(guó)外在基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的變壓器故障診斷領(lǐng)域起步較早，取得了一系列具有重要影響力的研究成果。早在20世紀(jì)90年代，支持向量機(jī)理論被提出后，便迅速吸引了眾多國(guó)外學(xué)者將其應(yīng)用于變壓器故障診斷的研究中。美國(guó)學(xué)者在該領(lǐng)域的研究處于前沿地位。他們通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和實(shí)際案例分析，深入探究了油中溶解氣體成分與變壓器不同故障類(lèi)型之間的內(nèi)在聯(lián)系。例如，IEEE的一些研究團(tuán)隊(duì)利用支持向量機(jī)對(duì)不同故障狀態(tài)下變壓器油中溶解氣體的含量、比例等數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地、局部放電等常見(jiàn)故障的準(zhǔn)確診斷。在算法優(yōu)化方面，美國(guó)的科研人員致力于改進(jìn)支持向量機(jī)的核函數(shù)和參數(shù)選擇方法，以提高診斷模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。他們提出了自適應(yīng)核函數(shù)選擇算法，能夠根據(jù)不同的故障數(shù)據(jù)特征自動(dòng)選擇最合適的核函數(shù)，從而顯著提升了診斷效果。歐洲的研究機(jī)構(gòu)也在該領(lǐng)域開(kāi)展了廣泛而深入的研究。德國(guó)的一些科研團(tuán)隊(duì)注重從變壓器的運(yùn)行機(jī)理出發(fā)，結(jié)合油中溶解氣體分析和支持向量機(jī)技術(shù)，建立了更為精準(zhǔn)的故障診斷模型。他們不僅考慮了氣體成分的變化，還將變壓器的運(yùn)行溫度、負(fù)載情況等因素納入模型中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器故障的全面、綜合診斷。在實(shí)際應(yīng)用方面，德國(guó)的電力企業(yè)率先將基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的故障診斷系統(tǒng)應(yīng)用于電網(wǎng)中的變壓器監(jiān)測(cè)，取得了良好的效果，有效降低了變壓器故障發(fā)生率，提高了電力系統(tǒng)的可靠性。日本在變壓器故障診斷技術(shù)的研究上也獨(dú)具特色。日本學(xué)者在支持向量機(jī)算法的改進(jìn)和創(chuàng)新方面做出了重要貢獻(xiàn)，他們提出了一些新的算法變種，如基于量子計(jì)算的支持向量機(jī)算法，大大提高了算法的運(yùn)算速度和診斷效率。此外，日本的科研人員還注重開(kāi)發(fā)智能化的故障診斷系統(tǒng)，將支持向量機(jī)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器故障的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和診斷。例如，日本某電力公司研發(fā)的智能變壓器故障診斷系統(tǒng)，能夠通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)，并利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分析處理，一旦檢測(cè)到故障隱患，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)并提供詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，為運(yùn)維人員及時(shí)采取措施提供了有力支持。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)對(duì)基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的變壓器故障診斷的研究近年來(lái)發(fā)展迅速，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了顯著的成果。在理論研究層面，國(guó)內(nèi)眾多高校和科研機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展相關(guān)研究工作。清華大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的研究團(tuán)隊(duì)在支持向量機(jī)算法的改進(jìn)和優(yōu)化方面取得了一系列重要突破。他們針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在的計(jì)算效率低、內(nèi)存消耗大等問(wèn)題，提出了一些改進(jìn)算法，如基于分布式計(jì)算的支持向量機(jī)算法，通過(guò)將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行計(jì)算，大大提高了算法的運(yùn)行效率，能夠快速處理海量的變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)，為實(shí)時(shí)故障診斷提供了可能。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者還在油中溶解氣體特征提取和選擇方面進(jìn)行了深入研究，提出了多種新的特征提取方法，能夠更準(zhǔn)確地從復(fù)雜的氣體數(shù)據(jù)中提取出反映變壓器故障狀態(tài)的關(guān)鍵特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)電力企業(yè)積極推動(dòng)基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的故障診斷技術(shù)的工程應(yīng)用。國(guó)家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)在其管轄的變電站中廣泛部署了基于該技術(shù)的變壓器故障診斷系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變壓器油中溶解氣體的變化，利用支持向量機(jī)模型進(jìn)行故障診斷，成功發(fā)現(xiàn)并處理了多起變壓器潛在故障，有效保障了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。例如，某變電站的一臺(tái)主變壓器在運(yùn)行過(guò)程中，故障診斷系統(tǒng)通過(guò)分析油中溶解氣體數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)算法及時(shí)檢測(cè)到變壓器內(nèi)部存在局部放電故障隱患，并準(zhǔn)確判斷出故障位置和嚴(yán)重程度。運(yùn)維人員根據(jù)診斷結(jié)果迅速采取了相應(yīng)的維修措施，避免了故障的進(jìn)一步惡化，確保了電力供應(yīng)的可靠性。然而，國(guó)內(nèi)的研究和應(yīng)用也存在一些不足之處。一方面，雖然在算法研究方面取得了一定進(jìn)展，但與國(guó)外先進(jìn)水平相比，在算法的創(chuàng)新性和通用性方面仍有提升空間，部分改進(jìn)算法在實(shí)際應(yīng)用中還存在一些穩(wěn)定性和適應(yīng)性問(wèn)題。另一方面，在故障診斷系統(tǒng)的集成和智能化程度上，與國(guó)外的一些先進(jìn)系統(tǒng)相比還有差距，需要進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)的兼容性和智能化功能，實(shí)現(xiàn)與其他電力設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接和協(xié)同工作，以提高電力系統(tǒng)整體的智能化運(yùn)維水平。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法文獻(xiàn)研究法：全面搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于變壓器故障診斷、支持向量機(jī)算法以及油中溶解氣體分析的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、專(zhuān)利文獻(xiàn)等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和深入分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題，為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。例如，通過(guò)對(duì)大量文獻(xiàn)的研讀，總結(jié)出目前支持向量機(jī)在變壓器故障診斷應(yīng)用中核函數(shù)選擇和參數(shù)優(yōu)化的常見(jiàn)方法，以及油中溶解氣體特征提取的最新技術(shù)手段。這有助于明確本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向，避免重復(fù)研究，確保研究工作的前沿性和科學(xué)性。實(shí)驗(yàn)分析法：搭建專(zhuān)門(mén)的變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬變壓器在不同運(yùn)行條件下的各種故障狀態(tài)，如繞組短路、鐵芯過(guò)熱、局部放電等。利用高精度的油色譜分析儀對(duì)變壓器油中溶解氣體進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，獲取不同故障狀態(tài)下油中溶解氣體的成分、含量和變化規(guī)律等數(shù)據(jù)。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際運(yùn)行的變壓器數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充和驗(yàn)證，提高數(shù)據(jù)的可靠性和真實(shí)性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，深入探究油中溶解氣體與變壓器故障之間的內(nèi)在聯(lián)系，為后續(xù)的模型構(gòu)建和算法優(yōu)化提供豐富的數(shù)據(jù)支持。例如，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同故障類(lèi)型下油中溶解氣體的產(chǎn)氣速率和特征氣體比例的差異，為準(zhǔn)確識(shí)別故障類(lèi)型提供關(guān)鍵依據(jù)。案例研究法：選取多個(gè)具有代表性的實(shí)際變壓器故障案例，詳細(xì)分析其故障發(fā)生的過(guò)程、原因以及處理措施。將基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的故障診斷方法應(yīng)用于這些案例中，驗(yàn)證該方法的有效性和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)實(shí)際案例的研究，深入了解故障診斷技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、模型的適應(yīng)性、診斷結(jié)果的可靠性等，并針對(duì)性地提出改進(jìn)措施和解決方案。例如，通過(guò)對(duì)某變電站變壓器故障案例的研究，發(fā)現(xiàn)實(shí)際運(yùn)行環(huán)境中的電磁干擾對(duì)油中溶解氣體數(shù)據(jù)采集有一定影響，進(jìn)而采取相應(yīng)的抗干擾措施，提高數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)方法：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量的變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化、特征提取等，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提取能夠有效反映變壓器故障狀態(tài)的關(guān)鍵特征。采用支持向量機(jī)算法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化核函數(shù)和參數(shù)選擇，提高模型的診斷精度和泛化能力。同時(shí)，結(jié)合其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等，進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證支持向量機(jī)在變壓器故障診斷中的優(yōu)勢(shì)和適用性。例如，利用主成分分析（PCA）等特征提取方法，從復(fù)雜的油中溶解氣體數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的特征向量，降低數(shù)據(jù)維度，提高計(jì)算效率，同時(shí)提高支持向量機(jī)模型的分類(lèi)性能。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)多源數(shù)據(jù)融合的特征提取方法創(chuàng)新：傳統(tǒng)的基于油中溶解氣體分析的變壓器故障診斷主要依賴于氣體成分和含量等單一數(shù)據(jù)特征。本研究創(chuàng)新性地提出將變壓器的運(yùn)行溫度、負(fù)載電流、振動(dòng)信號(hào)等多源數(shù)據(jù)與油中溶解氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，提取更加全面和準(zhǔn)確的故障特征。通過(guò)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合模型，充分挖掘不同數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和互補(bǔ)信息，提高對(duì)變壓器故障狀態(tài)的表征能力，從而提升故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，將變壓器運(yùn)行溫度的變化趨勢(shì)與油中溶解氣體中一氧化碳的含量相結(jié)合，可以更準(zhǔn)確地判斷變壓器是否存在過(guò)熱故障，以及故障的嚴(yán)重程度。預(yù)期通過(guò)這種創(chuàng)新的特征提取方法，能夠有效提高故障診斷的準(zhǔn)確率，減少誤診和漏診的情況。自適應(yīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)模型創(chuàng)新：針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)模型在參數(shù)選擇和核函數(shù)適應(yīng)性方面存在的不足，本研究提出一種自適應(yīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)模型。該模型能夠根據(jù)不同的變壓器故障數(shù)據(jù)特征，自動(dòng)選擇最優(yōu)的核函數(shù)和參數(shù)組合，實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)調(diào)整和優(yōu)化。通過(guò)引入智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行全局搜索和優(yōu)化，提高模型的訓(xùn)練效率和診斷性能。同時(shí)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)技術(shù)，使模型能夠根據(jù)新的故障數(shù)據(jù)不斷更新和優(yōu)化，適應(yīng)變壓器運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。預(yù)期這種自適應(yīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)模型能夠在不同的變壓器故障診斷場(chǎng)景中表現(xiàn)出更好的泛化能力和適應(yīng)性，提高故障診斷的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。故障診斷與預(yù)測(cè)一體化創(chuàng)新：目前大多數(shù)變壓器故障診斷研究主要側(cè)重于對(duì)已發(fā)生故障的診斷和分析，而對(duì)故障的預(yù)測(cè)關(guān)注較少。本研究將故障診斷與預(yù)測(cè)相結(jié)合，構(gòu)建故障診斷與預(yù)測(cè)一體化模型。在對(duì)變壓器當(dāng)前故障狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確診斷的同時(shí)，利用歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)變壓器未來(lái)的故障發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為電力運(yùn)維人員制定合理的維護(hù)計(jì)劃提供依據(jù)。通過(guò)這種創(chuàng)新的一體化模式，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)式故障維修向主動(dòng)式故障預(yù)防的轉(zhuǎn)變，有效降低變壓器故障發(fā)生率，提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。例如，通過(guò)對(duì)變壓器歷史故障數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，建立故障預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)變壓器在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能發(fā)生的故障類(lèi)型和時(shí)間，使運(yùn)維人員能夠提前做好維修準(zhǔn)備，減少故障帶來(lái)的損失。二、變壓器故障診斷相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1變壓器工作原理與常見(jiàn)故障類(lèi)型2.1.1工作原理變壓器是一種基于電磁感應(yīng)定律運(yùn)行的靜止電氣設(shè)備，主要由初級(jí)線圈、次級(jí)線圈和鐵芯（磁芯）組成。其工作原理是利用交變電流通過(guò)初級(jí)線圈時(shí)產(chǎn)生的交變磁場(chǎng)，在鐵芯中形成閉合的磁通路徑，進(jìn)而使次級(jí)線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)。具體而言，當(dāng)交流電壓U_1施加到初級(jí)線圈時(shí)，根據(jù)電磁感應(yīng)定律，初級(jí)線圈中會(huì)產(chǎn)生交變電流I_1，該電流在鐵芯中激發(fā)交變磁通\varPhi。這個(gè)交變磁通同時(shí)穿過(guò)初級(jí)線圈和次級(jí)線圈，在次級(jí)線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)E_2。根據(jù)法拉第電磁感應(yīng)定律，感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的大小與線圈匝數(shù)和磁通的變化率成正比，即E=N\frac{d\varPhi}{dt}，其中E為感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)，N為線圈匝數(shù)，\frac{d\varPhi}{dt}為磁通變化率。對(duì)于理想變壓器，忽略繞組電阻和漏磁通等損耗，初級(jí)線圈和次級(jí)線圈的電壓比等于它們的匝數(shù)比，即\frac{U_1}{U_2}=\frac{N_1}{N_2}，其中U_1、U_2分別為初級(jí)和次級(jí)線圈的電壓，N_1、N_2分別為初級(jí)和次級(jí)線圈的匝數(shù)。在能量轉(zhuǎn)換過(guò)程中，變壓器通過(guò)電磁感應(yīng)實(shí)現(xiàn)了電能從初級(jí)側(cè)到次級(jí)側(cè)的傳遞。初級(jí)線圈將輸入的電能轉(zhuǎn)化為磁場(chǎng)能存儲(chǔ)在鐵芯中，然后次級(jí)線圈再將磁場(chǎng)能轉(zhuǎn)化回電能輸出。雖然變壓器本身不產(chǎn)生或消耗能量，但在實(shí)際運(yùn)行中，由于繞組電阻、鐵芯損耗等因素，會(huì)存在一定的能量損耗，導(dǎo)致輸出功率略小于輸入功率。以常見(jiàn)的降壓變壓器為例，在城市電網(wǎng)中，發(fā)電廠輸出的高電壓經(jīng)過(guò)輸電線路傳輸?shù)阶冸娬?，降壓變壓器將高電壓降低為適合城市居民和一般工業(yè)用戶使用的低電壓。假設(shè)初級(jí)線圈匝數(shù)為N_1，次級(jí)線圈匝數(shù)為N_2，且N_1>N_2，當(dāng)輸入電壓U_1較高時(shí)，根據(jù)匝數(shù)比關(guān)系，輸出電壓U_2會(huì)相應(yīng)降低，從而滿足不同用戶對(duì)電壓的需求。2.1.2常見(jiàn)故障類(lèi)型鐵芯故障：鐵芯是變壓器磁路的主要組成部分，常見(jiàn)的鐵芯故障包括硅鋼片間絕緣損壞、緊鐵芯的穿心螺栓絕緣損壞以及殘留焊渣形成鐵芯兩點(diǎn)接地等。硅鋼片間絕緣損壞通常是由于長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中的熱應(yīng)力、機(jī)械振動(dòng)以及絕緣材料老化等原因?qū)е碌?。?dāng)硅鋼片間絕緣損壞時(shí)，鐵芯中的渦流損耗會(huì)顯著增加，從而引起局部過(guò)熱，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致鐵芯局部熔化，影響變壓器的正常運(yùn)行。例如，某變電站的一臺(tái)變壓器在運(yùn)行多年后，由于硅鋼片間絕緣老化，出現(xiàn)了鐵芯局部過(guò)熱的情況，導(dǎo)致變壓器油溫升高，瓦斯保護(hù)動(dòng)作。緊鐵芯的穿心螺栓絕緣損壞會(huì)使穿心螺栓與鐵芯之間形成導(dǎo)電通路，產(chǎn)生額外的電流，進(jìn)而引發(fā)鐵芯過(guò)熱。殘留焊渣形成鐵芯兩點(diǎn)接地也是一種常見(jiàn)的故障，兩點(diǎn)接地會(huì)在鐵芯中產(chǎn)生環(huán)流，造成鐵芯局部過(guò)熱，降低變壓器的效率和可靠性。鐵芯故障可能導(dǎo)致變壓器局部漏磁而發(fā)熱，進(jìn)一步引起絕緣損壞，嚴(yán)重時(shí)甚至可能引發(fā)火災(zāi)，對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。繞組故障：繞組是變壓器的電路部分，承擔(dān)著電能的傳輸和轉(zhuǎn)換任務(wù)，常見(jiàn)的繞組故障有匝間短路、繞組接地、相間短路、斷線及接頭開(kāi)焊等。在制造或檢修過(guò)程中，如果局部絕緣受到損害，遺留下絕緣缺陷，在變壓器運(yùn)行時(shí)，這些缺陷可能會(huì)在電場(chǎng)和熱應(yīng)力的作用下逐漸擴(kuò)大，最終導(dǎo)致匝間短路。長(zhǎng)期過(guò)載運(yùn)行會(huì)使繞組溫度過(guò)高，加速絕緣老化，降低絕緣性能，從而增加匝間短路的風(fēng)險(xiǎn)。繞組受潮也是導(dǎo)致匝間短路的一個(gè)重要原因，水分會(huì)降低絕緣材料的電氣強(qiáng)度，使繞組更容易發(fā)生絕緣擊穿。匝間短路時(shí)，變壓器會(huì)出現(xiàn)過(guò)熱、油溫增高的現(xiàn)象，電源側(cè)電流略有增大，各相直流電阻不平衡，有時(shí)還能聽(tīng)到油中有吱吱聲和咕嘟咕嘟的冒泡聲。輕微的匝間短路可能僅引起瓦斯保護(hù)動(dòng)作，而嚴(yán)重的匝間短路則可能導(dǎo)致差動(dòng)保護(hù)或電源側(cè)的過(guò)流保護(hù)動(dòng)作。如果不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理匝間短路故障，很可能會(huì)引發(fā)更為嚴(yán)重的單相接地或相間短路等故障，造成變壓器的嚴(yán)重?fù)p壞，甚至導(dǎo)致電力系統(tǒng)的大面積停電。絕緣故障：絕緣系統(tǒng)是保證變壓器安全運(yùn)行的關(guān)鍵，變壓器的絕緣故障主要包括絕緣油劣化、固體絕緣材料老化以及絕緣受潮等。絕緣油在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，會(huì)受到溫度、電場(chǎng)、氧氣以及水分和銅、鐵等材料的催化作用，逐漸發(fā)生老化和劣化，產(chǎn)生某些氧化物及其油泥、氫、低分子烴類(lèi)氣體和固體X蠟等。當(dāng)絕緣油劣化到一定程度時(shí)，其絕緣性能會(huì)顯著下降，無(wú)法有效地隔離繞組和鐵芯，從而增加了變壓器發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)。固體絕緣材料如絕緣紙和紙板等，在長(zhǎng)期的熱、電和機(jī)械應(yīng)力作用下，也會(huì)逐漸老化，失去原有的絕緣性能。絕緣受潮通常是由于變壓器密封不良，導(dǎo)致水分侵入絕緣系統(tǒng)。水分會(huì)降低絕緣材料的電氣強(qiáng)度，使絕緣更容易發(fā)生擊穿。絕緣故障會(huì)嚴(yán)重影響變壓器的絕緣性能，降低其可靠性和使用壽命，一旦絕緣擊穿，可能引發(fā)繞組短路、接地等嚴(yán)重故障，對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成巨大影響。2.2油中溶解氣體分析技術(shù)（DGA）2.2.1氣體產(chǎn)生機(jī)理在變壓器的正常運(yùn)行狀態(tài)下，其內(nèi)部的變壓器油和固體絕緣材料會(huì)經(jīng)歷緩慢的老化過(guò)程，進(jìn)而產(chǎn)生少量的氣體。變壓器油主要由多種碳?xì)浠衔锘旌隙?，其中碳、氫元素的含量占?jù)總重量的95%-99%，主要包含環(huán)烷烴（占比50%以上）、烷烴（占比10%-40%）以及芳香烴（占比5%-15%）。在運(yùn)行過(guò)程中，變壓器油會(huì)受到溫度、電場(chǎng)、氧氣以及水分和銅、鐵等材料的催化作用，逐漸發(fā)生老化和劣化反應(yīng)，產(chǎn)生某些氧化物及其油泥、氫、低分子烴類(lèi)氣體和固體X蠟等物質(zhì)。不過(guò)，在正常的老化和劣化條件下，變壓器油中產(chǎn)生的氣體量極少，通常其含量處于臨界值以下，不會(huì)對(duì)變壓器的正常運(yùn)行產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)變壓器內(nèi)部出現(xiàn)潛伏性故障時(shí)，情況則截然不同。在故障產(chǎn)生的高能量作用下，變壓器油和固體絕緣材料會(huì)發(fā)生較為劇烈的分解反應(yīng)，產(chǎn)生大量的特征氣體。當(dāng)變壓器油受到高電場(chǎng)作用時(shí)，即便溫度較低，也會(huì)促使分子中的C-C鍵和C-H鍵斷裂，形成不穩(wěn)定的氫原子和碳?xì)浠衔镒杂苫@些氫原子和自由基會(huì)迅速重新化合，生成氫氣和低分子烴類(lèi)氣體。不同的化學(xué)鍵斷裂所需的能量各異，C-H鍵（338kJ/mol）斷裂能夠生成氫氣，這種情況在局部放電時(shí)即可達(dá)成。而C-C鍵的斷裂則需要更多能量，之后會(huì)迅速以C-C鍵（607kJ/mol）、C=C鍵（720kJ/mol）和C≡C鍵（960kJ/mol）化合，分別生成相應(yīng)的乙烷、乙烯和乙炔，所需能量依次升高。例如，乙炔通常僅在接近1000℃的高溫時(shí)才會(huì)產(chǎn)生，而滿足這一條件的情況主要是高溫過(guò)熱和放電；甲烷在低溫環(huán)境下產(chǎn)生較多，主要源于低溫過(guò)熱和局部放電，并且隨著溫度升高，其氣體產(chǎn)生速率反而會(huì)下降；乙烷在整個(gè)過(guò)程中通常不會(huì)成為主要的氣體成分；乙烯在低溫時(shí)產(chǎn)生量很少，但隨著溫度升高至中高溫過(guò)熱階段，其氣體產(chǎn)生速率會(huì)大幅提升。對(duì)于固體絕緣材料，如絕緣紙和紙板等A級(jí)絕緣材料，在高溫過(guò)熱的情況下，會(huì)發(fā)生熱分解反應(yīng)，主要分解產(chǎn)生一氧化碳和二氧化碳等氣體。絕緣紙中的纖維素在受熱時(shí)會(huì)逐漸分解，產(chǎn)生一氧化碳和二氧化碳，并且隨著故障的持續(xù)發(fā)展和溫度的升高，這些氣體的產(chǎn)生量會(huì)不斷增加，通過(guò)分析這些氣體的含量和變化趨勢(shì)，可以推斷固體絕緣材料的老化程度和故障的嚴(yán)重程度。2.2.2分析方法氣相色譜法：氣相色譜法是目前油中溶解氣體分析中應(yīng)用最為廣泛的一種方法。其基本原理是利用不同氣體在固定相和流動(dòng)相之間的分配系數(shù)差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)混合氣體中各組分的分離和檢測(cè)。在實(shí)際操作中，首先將變壓器油樣進(jìn)行脫氣處理，使溶解在油中的氣體釋放出來(lái)。然后，將這些氣體注入到氣相色譜儀中，載氣（通常為氮?dú)饣驓錃猓y帶氣體樣品通過(guò)裝有固定相的色譜柱。由于不同氣體在固定相上的吸附和脫附能力不同，它們?cè)谏V柱中的移動(dòng)速度也會(huì)有所差異，從而實(shí)現(xiàn)各氣體組分的分離。分離后的氣體依次進(jìn)入檢測(cè)器（常用的有熱導(dǎo)檢測(cè)器、氫火焰離子化檢測(cè)器等），檢測(cè)器根據(jù)氣體的物理或化學(xué)性質(zhì)產(chǎn)生相應(yīng)的電信號(hào)，通過(guò)對(duì)這些電信號(hào)的分析和處理，就可以確定各氣體組分的種類(lèi)和含量。氣相色譜法具有分離效率高、分析速度快、靈敏度高、準(zhǔn)確性好等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出油中溶解的氫氣、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳等多種氣體的含量，為變壓器故障診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。然而，該方法也存在一些不足之處，例如設(shè)備成本較高，需要專(zhuān)業(yè)的操作人員進(jìn)行維護(hù)和操作，分析過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，耗時(shí)較長(zhǎng)，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。傅里葉變換紅外光譜法：傅里葉變換紅外光譜法是基于不同氣體分子對(duì)紅外光的吸收特性不同來(lái)進(jìn)行分析的。每種氣體分子都有其特定的紅外吸收光譜，當(dāng)紅外光照射到氣體樣品時(shí)，氣體分子會(huì)吸收與其分子振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)躍遷相對(duì)應(yīng)的紅外光，從而產(chǎn)生特征吸收峰。傅里葉變換紅外光譜儀通過(guò)測(cè)量氣體對(duì)紅外光的吸收情況，經(jīng)過(guò)傅里葉變換等數(shù)學(xué)處理，得到氣體的紅外光譜圖。通過(guò)對(duì)光譜圖中吸收峰的位置、強(qiáng)度和形狀等特征進(jìn)行分析，可以識(shí)別出氣體的種類(lèi)，并根據(jù)吸收峰的強(qiáng)度與氣體濃度之間的定量關(guān)系，計(jì)算出氣體的含量。該方法具有分析速度快、無(wú)需復(fù)雜的樣品預(yù)處理、可同時(shí)檢測(cè)多種氣體等優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)變壓器油中溶解氣體的快速定性和定量分析。此外，傅里葉變換紅外光譜法還具有非接觸式測(cè)量的特點(diǎn)，對(duì)樣品無(wú)污染，適用于在線監(jiān)測(cè)。但是，該方法的靈敏度相對(duì)較低，對(duì)于一些含量較低的氣體檢測(cè)效果不夠理想，且儀器價(jià)格昂貴，維護(hù)成本高。電化學(xué)分析法：電化學(xué)分析法是利用氣體在電極上發(fā)生的電化學(xué)反應(yīng)來(lái)進(jìn)行檢測(cè)的一種方法。常見(jiàn)的電化學(xué)傳感器有半導(dǎo)體傳感器、電化學(xué)傳感器等。以半導(dǎo)體傳感器為例，其工作原理是基于氣體與半導(dǎo)體表面的相互作用會(huì)改變半導(dǎo)體的電學(xué)性能。當(dāng)氣體分子吸附在半導(dǎo)體表面時(shí)，會(huì)與半導(dǎo)體表面的電子發(fā)生交換，從而導(dǎo)致半導(dǎo)體的電阻或電導(dǎo)率發(fā)生變化，通過(guò)測(cè)量這種電學(xué)性能的變化，就可以檢測(cè)出氣體的濃度。電化學(xué)分析法具有響應(yīng)速度快、靈敏度高、成本低、體積小等優(yōu)點(diǎn)，便于實(shí)現(xiàn)小型化和在線監(jiān)測(cè)。然而，該方法存在選擇性較差的問(wèn)題，容易受到其他氣體的干擾，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。此外，傳感器的使用壽命相對(duì)較短，需要定期更換和校準(zhǔn)。2.2.3DGA數(shù)據(jù)特征與故障關(guān)聯(lián)不同故障類(lèi)型會(huì)導(dǎo)致變壓器油中溶解氣體的成分和濃度發(fā)生特定的變化，通過(guò)對(duì)這些變化特征的分析，可以有效判斷變壓器的故障類(lèi)型和嚴(yán)重程度。過(guò)熱故障：當(dāng)變壓器發(fā)生過(guò)熱故障時(shí)，油中溶解氣體的主要特征是氫氣（H?）、甲烷（CH?）和乙烯（C?H?）含量增加，其中乙烯的含量相對(duì)較高。這是因?yàn)樵谶^(guò)熱條件下，變壓器油中的碳?xì)浠衔飼?huì)發(fā)生熱分解反應(yīng)，隨著溫度的升高，首先產(chǎn)生甲烷，隨著溫度進(jìn)一步升高，乙烯的生成量逐漸增加。當(dāng)故障溫度較低（一般低于300℃）時(shí)，主要產(chǎn)生甲烷和少量氫氣；當(dāng)溫度升高到300-700℃時(shí)，乙烯成為主要產(chǎn)物，同時(shí)氫氣和甲烷的含量也會(huì)有所增加；當(dāng)溫度超過(guò)700℃時(shí)，還可能會(huì)產(chǎn)生少量的乙炔（C?H?），但乙炔含量通常遠(yuǎn)低于乙烯。通過(guò)監(jiān)測(cè)這些氣體的含量和比例變化，可以初步判斷過(guò)熱故障的溫度范圍和嚴(yán)重程度。例如，若油中乙烯含量持續(xù)上升，且與甲烷、氫氣的比例發(fā)生明顯變化，可能表明過(guò)熱故障在逐漸加劇。此外，還可以通過(guò)計(jì)算產(chǎn)氣速率等參數(shù)，進(jìn)一步評(píng)估故障的發(fā)展趨勢(shì)。放電故障：放電故障可分為局部放電和高能放電（如電弧放電）。局部放電時(shí)，油中溶解氣體主要以氫氣和甲烷為主，這是因?yàn)榫植糠烹姰a(chǎn)生的能量較低，主要促使C-H鍵斷裂，生成氫氣和甲烷。隨著局部放電的持續(xù)發(fā)展，可能會(huì)產(chǎn)生少量的乙烯。而在電弧放電這種高能放電情況下，由于放電能量高，會(huì)導(dǎo)致變壓器油和絕緣材料發(fā)生劇烈分解，產(chǎn)生大量的乙炔、氫氣以及少量的甲烷和乙烯。乙炔是電弧放電的特征氣體，當(dāng)油中檢測(cè)到較高含量的乙炔時(shí)，通常表明變壓器內(nèi)部存在較為嚴(yán)重的電弧放電故障。通過(guò)分析氣體中乙炔、氫氣、甲烷和乙烯的含量及比例關(guān)系，可以準(zhǔn)確判斷放電故障的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。若乙炔含量迅速增加，且伴有大量氫氣和其他烴類(lèi)氣體，說(shuō)明可能存在嚴(yán)重的電弧放電，需要立即采取措施進(jìn)行檢修，以避免故障進(jìn)一步擴(kuò)大。絕緣受潮：當(dāng)變壓器絕緣受潮時(shí)，油中溶解氣體的主要特征是氫氣含量明顯增加，同時(shí)可能伴有少量的一氧化碳和二氧化碳。這是因?yàn)樗謺?huì)加速變壓器油和絕緣材料的分解反應(yīng)，產(chǎn)生氫氣。此外，絕緣材料中的纖維素在水分存在的情況下，會(huì)發(fā)生水解反應(yīng)，產(chǎn)生一氧化碳和二氧化碳。通過(guò)監(jiān)測(cè)氫氣、一氧化碳和二氧化碳的含量變化，可以判斷變壓器是否存在絕緣受潮故障。若氫氣含量持續(xù)上升，且一氧化碳和二氧化碳含量也有一定程度的增加，同時(shí)結(jié)合變壓器的運(yùn)行環(huán)境和其他檢測(cè)指標(biāo)（如絕緣電阻等），可以綜合判斷絕緣受潮的程度和影響范圍。2.3支持向量機(jī)（SVM）原理與算法2.3.1基本原理支持向量機(jī)（SVM）是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在數(shù)據(jù)分類(lèi)和回歸分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其核心思想是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，使得不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠被盡可能準(zhǔn)確地分開(kāi)，并且該超平面與各類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔最大化。對(duì)于線性可分的情況，假設(shè)給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)\}，其中x_i是m維的特征向量，y_i\in\{+1,-1\}表示類(lèi)別標(biāo)簽。在這個(gè)二維空間中，存在多個(gè)可以將兩類(lèi)數(shù)據(jù)分開(kāi)的直線（即超平面），但SVM要尋找的是那個(gè)使兩類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)到該超平面的距離之和最大的超平面。這個(gè)最大距離被稱(chēng)為分類(lèi)間隔，而位于間隔邊界上的數(shù)據(jù)點(diǎn)就是支持向量。從數(shù)學(xué)原理上講，對(duì)于一個(gè)線性可分的數(shù)據(jù)集，我們可以通過(guò)構(gòu)建如下的優(yōu)化問(wèn)題來(lái)求解最優(yōu)超平面。假設(shè)超平面的方程為w^Tx+b=0，其中w是超平面的法向量，決定了超平面的方向，b是偏置項(xiàng)，決定了超平面與原點(diǎn)的距離。為了找到最優(yōu)超平面，我們需要最大化分類(lèi)間隔，同時(shí)滿足所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都能被正確分類(lèi)的約束條件。這可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題：\begin{align*}\min_{w,b}&\frac{1}{2}\|w\|^2\\\text{s.t.}&y_i(w^Tx_i+b)\geq1,\quadi=1,2,\cdots,n\end{align*}通過(guò)求解這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，我們可以得到最優(yōu)的w和b，從而確定最優(yōu)超平面。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)往往是線性不可分的，即無(wú)法找到一個(gè)線性超平面將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)正確分類(lèi)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，SVM引入了核函數(shù)和松弛變量的概念。核函數(shù)的作用是將低維的輸入空間映射到高維的特征空間，使得原本在低維空間中線性不可分的數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。例如，對(duì)于一個(gè)在二維平面上線性不可分的數(shù)據(jù)集，通過(guò)某種核函數(shù)的映射，將其映射到三維空間后，就可能存在一個(gè)超平面能夠?qū)?shù)據(jù)正確分開(kāi)。松弛變量\xi_i則是為了允許少量數(shù)據(jù)點(diǎn)被錯(cuò)誤分類(lèi)，從而使模型具有一定的容錯(cuò)能力。在引入松弛變量后，優(yōu)化問(wèn)題變?yōu)椋篭begin{align*}\min_{w,b,\xi}&\frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_{i=1}^{n}\xi_i\\\text{s.t.}&y_i(w^Tx_i+b)\geq1-\xi_i,\quad\xi_i\geq0,\quadi=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，C是懲罰參數(shù)，用于平衡模型的復(fù)雜度和對(duì)誤分類(lèi)的懲罰程度。C值越大，表示對(duì)誤分類(lèi)的懲罰越重，模型更傾向于減少誤分類(lèi)；C值越小，模型對(duì)誤分類(lèi)的容忍度越高，但可能會(huì)導(dǎo)致模型的復(fù)雜度增加，出現(xiàn)過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)調(diào)整C的值，可以在模型的準(zhǔn)確性和泛化能力之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)。2.3.2核函數(shù)與參數(shù)選擇核函數(shù)在支持向量機(jī)中起著關(guān)鍵作用，它能夠?qū)⒌途S空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而解決非線性分類(lèi)問(wèn)題。不同的核函數(shù)具有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，合理選擇核函數(shù)對(duì)于提高SVM的分類(lèi)性能至關(guān)重要。線性核函數(shù)：線性核函數(shù)是最簡(jiǎn)單的核函數(shù)，其表達(dá)式為K(x,y)=x^Ty，它直接計(jì)算輸入空間中兩個(gè)向量的內(nèi)積。線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)集線性可分的情況，此時(shí)不需要進(jìn)行復(fù)雜的非線性映射，計(jì)算復(fù)雜度較低。例如，在一些特征維度較高但樣本數(shù)量相對(duì)較少且數(shù)據(jù)線性關(guān)系明顯的場(chǎng)景中，如某些文本分類(lèi)任務(wù)，線性核函數(shù)能夠快速有效地實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、訓(xùn)練速度快，模型的可解釋性強(qiáng)，因?yàn)樗苯釉谠继卣骺臻g進(jìn)行操作，模型的決策邊界是線性的，易于理解和分析。然而，線性核函數(shù)的局限性也很明顯，它只能處理線性可分的數(shù)據(jù)，對(duì)于非線性問(wèn)題無(wú)法有效解決。多項(xiàng)式核函數(shù)：多項(xiàng)式核函數(shù)的表達(dá)式為K(x,y)=(\gammax^Ty+r)^d，其中\(zhòng)gamma是一個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)，用于控制核函數(shù)的尺度，r是一個(gè)常數(shù)，d是多項(xiàng)式的次數(shù)。多項(xiàng)式核函數(shù)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)控制高維空間的復(fù)雜度，能夠處理數(shù)據(jù)集中特征之間具有多項(xiàng)式關(guān)系的情況。當(dāng)d取值較低時(shí)，多項(xiàng)式核函數(shù)能夠捕捉到數(shù)據(jù)的一些簡(jiǎn)單非線性關(guān)系；隨著d的增大，它可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的非線性關(guān)系，但同時(shí)也會(huì)增加模型的復(fù)雜度，容易導(dǎo)致過(guò)擬合。例如，在圖像識(shí)別領(lǐng)域中，如果圖像的特征之間存在某種多項(xiàng)式形式的關(guān)聯(lián)，多項(xiàng)式核函數(shù)可能會(huì)有較好的表現(xiàn)。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理非線性問(wèn)題，并且可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)適應(yīng)不同復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)。但缺點(diǎn)是參數(shù)較多，選擇合適的參數(shù)比較困難，需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)，而且計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高，尤其是當(dāng)多項(xiàng)式次數(shù)d較大時(shí)，計(jì)算量會(huì)顯著增加。徑向基核函數(shù)（RBF，也稱(chēng)為高斯核函數(shù)）：徑向基核函數(shù)是最常用的核函數(shù)之一，其表達(dá)式為K(x,y)=\exp(-\gamma\|x-y\|^2)，其中\(zhòng)gamma是一個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)，控制高斯函數(shù)的寬度。RBF核函數(shù)具有強(qiáng)大的非線性映射能力，它可以將數(shù)據(jù)映射到無(wú)限維空間，從而能夠處理各種復(fù)雜的非線性問(wèn)題。無(wú)論數(shù)據(jù)在原始空間中的分布如何復(fù)雜，RBF核函數(shù)都有可能找到一個(gè)合適的映射，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分。例如，在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類(lèi)、故障診斷等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)往往具有復(fù)雜的非線性特征，RBF核函數(shù)在這些場(chǎng)景中表現(xiàn)出了良好的性能。它的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性強(qiáng)，能夠處理大多數(shù)非線性問(wèn)題，參數(shù)選擇相對(duì)簡(jiǎn)單，通常只需要調(diào)整\gamma這一個(gè)參數(shù)。然而，如果\gamma選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合或欠擬合。當(dāng)\gamma值過(guò)大時(shí)，模型會(huì)過(guò)于關(guān)注局部數(shù)據(jù)，對(duì)噪聲敏感，容易出現(xiàn)過(guò)擬合；當(dāng)\gamma值過(guò)小時(shí)，模型的擬合能力不足，可能會(huì)出現(xiàn)欠擬合。Sigmoid核函數(shù)：Sigmoid核函數(shù)的表達(dá)式為K(x,y)=\tanh(\gammax^Ty+r)，其中\(zhòng)gamma和r是參數(shù)。Sigmoid核函數(shù)類(lèi)似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)，具有一定的非線性映射能力，適用于數(shù)據(jù)具有Sigmoid關(guān)系的情況。在一些特定的問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)的分布呈現(xiàn)出類(lèi)似Sigmoid函數(shù)的形狀，Sigmoid核函數(shù)可能會(huì)取得較好的效果。但它的參數(shù)選擇較為復(fù)雜，容易導(dǎo)致模型訓(xùn)練不收斂，而且不是對(duì)所有的數(shù)據(jù)集都有效，在實(shí)際應(yīng)用中使用相對(duì)較少。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，通常需要結(jié)合具體的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問(wèn)題需求，通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)進(jìn)行評(píng)估和選擇。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，在不同的子集上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，通過(guò)綜合多個(gè)子集的評(píng)估結(jié)果來(lái)選擇最優(yōu)的核函數(shù)和參數(shù)。例如，我們可以將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)子集，依次將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練k個(gè)模型并計(jì)算它們?cè)跍y(cè)試集上的性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等），最后取這些性能指標(biāo)的平均值作為模型的評(píng)估結(jié)果。通過(guò)比較不同核函數(shù)和參數(shù)組合下模型的評(píng)估結(jié)果，選擇性能最優(yōu)的組合作為最終的模型參數(shù)。此外，還可以結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)核函數(shù)和參數(shù)進(jìn)行初步的篩選和設(shè)定，減少不必要的計(jì)算量和實(shí)驗(yàn)次數(shù)。2.3.3SVM在故障診斷中的優(yōu)勢(shì)支持向量機(jī)在變壓器故障診斷領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)使其成為一種非常有效的故障診斷方法。小樣本學(xué)習(xí)能力：在變壓器故障診斷中，獲取大量的故障樣本數(shù)據(jù)往往是比較困難的，因?yàn)樽儔浩鞴收系陌l(fā)生具有一定的隨機(jī)性和不確定性，而且故障數(shù)據(jù)的采集需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本。支持向量機(jī)具有出色的小樣本學(xué)習(xí)能力，它能夠從有限的樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，建立準(zhǔn)確的故障診斷模型。這是因?yàn)镾VM的目標(biāo)是尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，使得分類(lèi)間隔最大化，而不是像一些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法那樣追求對(duì)所有樣本的完全擬合。在小樣本情況下，SVM能夠更有效地利用樣本中的關(guān)鍵信息，避免過(guò)擬合問(wèn)題，從而提高模型的泛化能力和診斷準(zhǔn)確性。例如，在變壓器的早期故障診斷中，可能只有少數(shù)幾個(gè)故障樣本可供使用，SVM可以基于這些有限的樣本建立診斷模型，對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的類(lèi)似故障進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。非線性處理能力：變壓器故障的發(fā)生往往是由多種復(fù)雜因素相互作用導(dǎo)致的，故障特征與故障類(lèi)型之間通常呈現(xiàn)出非線性關(guān)系。支持向量機(jī)通過(guò)核函數(shù)的巧妙運(yùn)用，能夠?qū)⒌途S的輸入空間映射到高維的特征空間，從而將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性可分問(wèn)題進(jìn)行處理。如前文所述，不同的核函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)不同形式的非線性映射，RBF核函數(shù)能夠處理各種復(fù)雜的非線性關(guān)系，多項(xiàng)式核函數(shù)可以捕捉數(shù)據(jù)中的多項(xiàng)式關(guān)系等。這種強(qiáng)大的非線性處理能力使得SVM能夠準(zhǔn)確地描述變壓器故障特征與故障類(lèi)型之間的復(fù)雜映射關(guān)系，提高故障診斷的準(zhǔn)確率。例如，在分析變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)與故障類(lèi)型的關(guān)系時(shí)，由于氣體成分和含量的變化與故障之間存在復(fù)雜的非線性聯(lián)系，SVM可以通過(guò)合適的核函數(shù)將這些數(shù)據(jù)映射到高維空間，找到隱藏在其中的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障類(lèi)型的準(zhǔn)確識(shí)別。高維數(shù)據(jù)處理能力：在變壓器故障診斷中，除了油中溶解氣體數(shù)據(jù)外，還可能涉及到變壓器的運(yùn)行溫度、負(fù)載電流、振動(dòng)信號(hào)等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個(gè)高維的特征空間。支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，它不需要對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的降維處理，能夠直接在高維空間中進(jìn)行計(jì)算和分析。這是因?yàn)镾VM的決策邊界是由支持向量決定的，而支持向量通常只是樣本中的一小部分，所以SVM能夠有效地避免維度災(zāi)難問(wèn)題，在高維空間中快速準(zhǔn)確地找到最優(yōu)超平面。例如，將變壓器的多種運(yùn)行數(shù)據(jù)作為特征輸入到SVM模型中，SVM能夠充分利用這些高維特征信息，準(zhǔn)確地判斷變壓器的運(yùn)行狀態(tài)和故障類(lèi)型，為故障診斷提供全面而準(zhǔn)確的依據(jù)。三、基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的故障診斷模型構(gòu)建3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)采集本研究的數(shù)據(jù)采集主要來(lái)源于實(shí)際運(yùn)行中的變壓器，涵蓋了不同電壓等級(jí)、容量和運(yùn)行年限的變壓器，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。數(shù)據(jù)采集工作在多個(gè)變電站展開(kāi)，這些變電站分布在不同的地理位置和電網(wǎng)環(huán)境中，能夠反映出變壓器在各種實(shí)際工況下的運(yùn)行情況。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，采用專(zhuān)業(yè)的油中溶解氣體分析設(shè)備對(duì)變壓器油樣進(jìn)行檢測(cè)，獲取油中溶解氣體的成分和含量數(shù)據(jù)。具體而言，使用氣相色譜儀作為主要的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，其工作原理是基于不同氣體在固定相和流動(dòng)相之間的分配系數(shù)差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)混合氣體中各組分的分離和檢測(cè)。在實(shí)際操作時(shí)，先將變壓器油樣進(jìn)行脫氣處理，使溶解在油中的氣體釋放出來(lái)，然后將這些氣體注入到氣相色譜儀中，載氣（通常為氮?dú)饣驓錃猓y帶氣體樣品通過(guò)裝有固定相的色譜柱，由于不同氣體在固定相上的吸附和脫附能力不同，它們?cè)谏V柱中的移動(dòng)速度也會(huì)有所差異，從而實(shí)現(xiàn)各氣體組分的分離。分離后的氣體依次進(jìn)入檢測(cè)器（常用的有熱導(dǎo)檢測(cè)器、氫火焰離子化檢測(cè)器等），檢測(cè)器根據(jù)氣體的物理或化學(xué)性質(zhì)產(chǎn)生相應(yīng)的電信號(hào)，通過(guò)對(duì)這些電信號(hào)的分析和處理，就可以確定各氣體組分的種類(lèi)和含量。這種氣相色譜儀具有分離效率高、分析速度快、靈敏度高、準(zhǔn)確性好等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出油中溶解的氫氣、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳等多種氣體的含量，為后續(xù)的故障診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。為了保證數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，對(duì)采樣頻率進(jìn)行了合理設(shè)置。對(duì)于運(yùn)行狀態(tài)較為穩(wěn)定的變壓器，每?jī)芍苓M(jìn)行一次采樣；而對(duì)于負(fù)載變化較大或運(yùn)行年限較長(zhǎng)的變壓器，則每周進(jìn)行一次采樣。在本次研究中，共采集了500組油中溶解氣體數(shù)據(jù)樣本，這些樣本涵蓋了變壓器在正常運(yùn)行狀態(tài)以及各種常見(jiàn)故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，包括繞組短路、鐵芯過(guò)熱、局部放電、絕緣受潮等故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和驗(yàn)證提供了充足的數(shù)據(jù)資源。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與歸一化在采集到的原始數(shù)據(jù)中，不可避免地會(huì)存在一些噪聲和異常值，這些噪聲和異常值會(huì)對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練產(chǎn)生負(fù)面影響，降低模型的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除其中的噪聲和異常值。首先，采用3σ準(zhǔn)則來(lái)識(shí)別異常值。對(duì)于一組數(shù)據(jù)，如果某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過(guò)3倍的標(biāo)準(zhǔn)差，就將其判定為異常值并予以剔除。例如，對(duì)于油中溶解氣體中氫氣的含量數(shù)據(jù)，計(jì)算其均值為\overline{x}，標(biāo)準(zhǔn)差為σ，若某個(gè)樣本中氫氣含量x_i滿足|x_i-\overline{x}|>3\sigma，則該樣本被視為異常值進(jìn)行處理。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際的變壓器運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工審核。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某組數(shù)據(jù)中所有氣體含量均為0或者出現(xiàn)明顯不符合物理規(guī)律的數(shù)值時(shí)，通過(guò)查閱相關(guān)運(yùn)行記錄和設(shè)備狀態(tài)信息，判斷該數(shù)據(jù)是否為異常值。如果是由于測(cè)量設(shè)備故障或其他原因?qū)е碌漠惓?shù)據(jù)，則將其從數(shù)據(jù)集中刪除；如果是由于設(shè)備的特殊運(yùn)行工況導(dǎo)致的異常情況，則對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記并單獨(dú)分析，以確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。數(shù)據(jù)歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，其目的是將不同特征的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度范圍內(nèi)，避免因特征數(shù)據(jù)的量綱和取值范圍不同而對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生不利影響。在本研究中，采用最小-最大歸一化方法對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。該方法的計(jì)算公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為該特征數(shù)據(jù)中的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于油中溶解氣體中甲烷的含量數(shù)據(jù)，假設(shè)其原始數(shù)據(jù)范圍為[10,100]ppm，若某樣本中甲烷含量x=30ppm，則歸一化后的值為：x_{norm}=\frac{30-10}{100-10}=\frac{20}{90}\approx0.22通過(guò)最小-最大歸一化方法，將所有特征數(shù)據(jù)都?xì)w一化到[0,1]的范圍內(nèi)，使得不同特征之間具有可比性，能夠更好地發(fā)揮支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能，提高模型的訓(xùn)練效果和診斷準(zhǔn)確性。3.2特征提取與選擇3.2.1特征提取方法從油中溶解氣體數(shù)據(jù)中提取有效特征是變壓器故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這些特征能夠準(zhǔn)確反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)和潛在故障信息。常見(jiàn)的特征提取方法包括氣體濃度、氣體比值、產(chǎn)氣速率等，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和對(duì)故障診斷的重要意義。氣體濃度是最直接的特征之一，不同故障類(lèi)型會(huì)導(dǎo)致油中溶解氣體的濃度發(fā)生特定變化。例如，氫氣（H?）濃度的顯著增加可能暗示變壓器內(nèi)部存在局部放電、過(guò)熱或絕緣受潮等故障。在局部放電情況下，電場(chǎng)的作用會(huì)使變壓器油中的分子鍵斷裂，產(chǎn)生大量氫氣；而在過(guò)熱故障中，高溫會(huì)加速油和絕緣材料的分解，也會(huì)導(dǎo)致氫氣的生成。甲烷（CH?）和乙烯（C?H?）濃度的變化則與過(guò)熱故障密切相關(guān)，隨著故障溫度的升高，甲烷和乙烯的濃度會(huì)逐漸增加，且乙烯在較高溫度下的增長(zhǎng)更為明顯。一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）的濃度變化與固體絕緣材料的老化和分解有關(guān)，當(dāng)固體絕緣受到熱應(yīng)力或電應(yīng)力作用時(shí)，會(huì)分解產(chǎn)生一氧化碳和二氧化碳，其濃度的升高可作為判斷固體絕緣故障的重要依據(jù)。氣體比值是另一個(gè)重要的特征，它能夠消除不同變壓器之間因運(yùn)行條件和油樣差異導(dǎo)致的氣體濃度絕對(duì)值差異，更準(zhǔn)確地反映故障類(lèi)型。國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）推薦的三比值法，就是利用甲烷與氫氣的比值（CH?/H?）、乙烯與乙烷的比值（C?H?/C?H?）以及乙炔與乙烯的比值（C?H?/C?H?）來(lái)判斷變壓器的故障類(lèi)型。當(dāng)CH?/H?比值較高時(shí)，可能表示存在過(guò)熱故障；C?H?/C?H?比值的變化可用于區(qū)分過(guò)熱故障的溫度范圍；而C?H?/C?H?比值的升高則強(qiáng)烈暗示存在放電故障，特別是電弧放電。此外，還有其他一些氣體比值也具有診斷價(jià)值，如CO/CO?比值可以反映固體絕緣材料的老化程度，比值較高時(shí)說(shuō)明固體絕緣老化較為嚴(yán)重。產(chǎn)氣速率也是一項(xiàng)關(guān)鍵特征，它能夠反映故障的發(fā)展趨勢(shì)和嚴(yán)重程度。通過(guò)監(jiān)測(cè)不同時(shí)間段內(nèi)氣體濃度的變化，計(jì)算出產(chǎn)氣速率。如果產(chǎn)氣速率持續(xù)增加，說(shuō)明故障正在不斷發(fā)展，可能會(huì)導(dǎo)致更嚴(yán)重的后果；相反，若產(chǎn)氣速率保持穩(wěn)定或逐漸降低，則表明故障可能處于穩(wěn)定狀態(tài)或正在得到緩解。例如，對(duì)于過(guò)熱故障，產(chǎn)氣速率的加快意味著故障點(diǎn)的溫度在不斷上升，可能會(huì)引發(fā)更嚴(yán)重的絕緣損壞；而在局部放電故障中，產(chǎn)氣速率的變化可以幫助判斷放電的強(qiáng)度和頻率是否在增加。產(chǎn)氣速率還可以與氣體濃度和氣體比值相結(jié)合，形成更全面的故障診斷指標(biāo)，提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。3.2.2特征選擇算法為了進(jìn)一步提高故障診斷模型的效率和準(zhǔn)確性，需要從提取的眾多特征中篩選出最具代表性的特征，降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)避免過(guò)擬合問(wèn)題。在本研究中，采用ReliefF算法進(jìn)行特征選擇。ReliefF算法是一種基于實(shí)例的特征選擇算法，其核心思想是通過(guò)評(píng)估每個(gè)特征在區(qū)分不同類(lèi)別樣本時(shí)的能力來(lái)確定其重要性。該算法通過(guò)不斷地隨機(jī)選擇樣本，并計(jì)算每個(gè)特征對(duì)該樣本與其同類(lèi)近鄰和不同類(lèi)近鄰之間的差異貢獻(xiàn)，從而得到每個(gè)特征的權(quán)重。權(quán)重越大，說(shuō)明該特征在區(qū)分不同類(lèi)別樣本時(shí)的作用越重要。具體而言，ReliefF算法的計(jì)算過(guò)程如下：首先，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一個(gè)樣本R。然后，在同一類(lèi)樣本中找到R的k個(gè)最近鄰樣本（稱(chēng)為同類(lèi)近鄰，記為H_{i}，i=1,2,\cdots,k），在不同類(lèi)樣本中找到R的k個(gè)最近鄰樣本（稱(chēng)為不同類(lèi)近鄰，記為M_{j}，j=1,2,\cdots,k）。接著，對(duì)于每個(gè)特征A，計(jì)算其權(quán)重W[A]：W[A]=W[A]-\sum_{i=1}^{k}\frac{\text{diff}(A,R,H_{i})}{m\timesk}+\sum_{j=1}^{k}\frac{\text{diff}(A,R,M_{j})}{m\timesk}其中，m是樣本總數(shù)，\text{diff}(A,R,X)表示樣本R和樣本X在特征A上的差異度。對(duì)于連續(xù)型特征，\text{diff}(A,R,X)=\frac{|R[A]-X[A]|}{\max(A)-\min(A)}；對(duì)于離散型特征，如果R[A]=X[A]，則\text{diff}(A,R,X)=0，否則\text{diff}(A,R,X)=1。通過(guò)多次重復(fù)上述過(guò)程，不斷更新每個(gè)特征的權(quán)重，最終得到每個(gè)特征的重要性評(píng)分。在基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的變壓器故障診斷模型中，利用ReliefF算法對(duì)提取的氣體濃度、氣體比值、產(chǎn)氣速率等特征進(jìn)行選擇。通過(guò)設(shè)定一個(gè)合適的權(quán)重閾值，將權(quán)重低于閾值的特征剔除，只保留權(quán)重較高的特征作為模型的輸入。這樣可以有效降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力。同時(shí)，由于保留的特征都是對(duì)故障診斷最具代表性的，能夠更準(zhǔn)確地反映變壓器的故障狀態(tài)，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。3.3支持向量機(jī)模型訓(xùn)練與優(yōu)化3.3.1模型訓(xùn)練在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取與選擇后，便進(jìn)入支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練階段。本研究使用Python中的Scikit-learn庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練，該庫(kù)提供了豐富且高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，能夠極大地簡(jiǎn)化模型開(kāi)發(fā)過(guò)程。在訓(xùn)練之前，需要對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。懲罰參數(shù)C的取值范圍設(shè)定為[0.1,1,10,100]，它在模型中起著平衡模型復(fù)雜度和對(duì)誤分類(lèi)懲罰程度的關(guān)鍵作用。較小的C值意味著模型對(duì)誤分類(lèi)的容忍度較高，模型復(fù)雜度較低，但可能會(huì)導(dǎo)致欠擬合，即模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合不足，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律；而較大的C值則對(duì)誤分類(lèi)的懲罰更重，模型會(huì)努力減少誤分類(lèi)，傾向于更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但也增加了過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，即模型過(guò)度學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上的泛化能力下降。例如，當(dāng)C=0.1時(shí)，模型可能會(huì)對(duì)一些離群點(diǎn)或噪聲數(shù)據(jù)更加容忍，使得決策邊界較為平滑，但可能無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分一些較為接近的類(lèi)別；當(dāng)C=100時(shí)，模型會(huì)極力避免誤分類(lèi)，決策邊界會(huì)更加復(fù)雜，可能會(huì)過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的局部特征。核函數(shù)的選擇也是至關(guān)重要的。在本研究中，考慮到變壓器故障數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和非線性特征，選擇徑向基核函數(shù)（RBF）作為支持向量機(jī)的核函數(shù)。如前文所述，RBF核函數(shù)具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠?qū)?shù)據(jù)映射到無(wú)限維空間，從而有效地處理各種復(fù)雜的非線性問(wèn)題。其參數(shù)\gamma的取值范圍設(shè)置為[0.001,0.01,0.1,1]，\gamma控制著高斯函數(shù)的寬度，進(jìn)而影響模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。當(dāng)\gamma值較小時(shí)，高斯函數(shù)的寬度較大，模型會(huì)更關(guān)注數(shù)據(jù)的全局特征，對(duì)噪聲的魯棒性較強(qiáng)，但可能無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)中的一些細(xì)微特征，導(dǎo)致欠擬合；當(dāng)\gamma值較大時(shí)，高斯函數(shù)的寬度較小，模型會(huì)更聚焦于局部數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的擬合能力較強(qiáng)，但容易對(duì)噪聲敏感，出現(xiàn)過(guò)擬合。例如，當(dāng)\gamma=0.001時(shí)，模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合較為平滑，可能無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分一些復(fù)雜的故障模式；當(dāng)\gamma=1時(shí)，模型可能會(huì)過(guò)于關(guān)注局部數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，對(duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)性變差。在訓(xùn)練算法方面，選擇了libsvm算法，它是一種廣泛應(yīng)用且高效的支持向量機(jī)訓(xùn)練算法，能夠有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的非線性問(wèn)題。libsvm算法通過(guò)將支持向量機(jī)的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問(wèn)題，并采用高效的求解器來(lái)尋找最優(yōu)解，大大提高了模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過(guò)程中，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集占比70%，用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整；測(cè)試集占比30%，用于評(píng)估模型的性能。通過(guò)這種劃分方式，能夠充分利用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，同時(shí)確保有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型的泛化能力。例如，假設(shè)共有1000組數(shù)據(jù)，那么將其中700組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，300組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)特征和標(biāo)簽信息，不斷調(diào)整自身的參數(shù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同故障類(lèi)型的準(zhǔn)確分類(lèi)。3.3.2模型優(yōu)化在模型訓(xùn)練過(guò)程中，過(guò)擬合和欠擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題，它們會(huì)嚴(yán)重影響模型的性能和泛化能力，因此需要采取有效的方法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確率，但在測(cè)試集或新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻很差，這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)度學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而忽略了數(shù)據(jù)的整體規(guī)律。欠擬合則相反，模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的表現(xiàn)都不理想，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)中的特征和關(guān)系，通常是由于模型過(guò)于簡(jiǎn)單或訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的。為了避免過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題，本研究采用了交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索和遺傳算法等方法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估和調(diào)優(yōu)技術(shù)，它通過(guò)將數(shù)據(jù)集多次劃分成不同的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，對(duì)模型進(jìn)行多次訓(xùn)練和評(píng)估，從而更全面地評(píng)估模型的性能。在本研究中，采用了10折交叉驗(yàn)證方法，即將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為10個(gè)大小相等的子集，每次選取其中9個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩下的1個(gè)子集作為驗(yàn)證集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。這樣可以進(jìn)行10次不同的訓(xùn)練和驗(yàn)證過(guò)程，得到10個(gè)不同的模型性能評(píng)估結(jié)果，最后取這些結(jié)果的平均值作為模型的最終評(píng)估指標(biāo)。通過(guò)10折交叉驗(yàn)證，可以充分利用數(shù)據(jù)集的信息，減少因數(shù)據(jù)集劃分方式不同而帶來(lái)的偏差，更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的性能。例如，在第一次交叉驗(yàn)證中，將子集1作為驗(yàn)證集，子集2-10作為訓(xùn)練集；在第二次交叉驗(yàn)證中，將子集2作為驗(yàn)證集，子集1和子集3-10作為訓(xùn)練集，以此類(lèi)推。通過(guò)多次交叉驗(yàn)證，可以發(fā)現(xiàn)模型在不同數(shù)據(jù)集劃分下的性能表現(xiàn)，從而更好地了解模型的穩(wěn)定性和泛化能力。網(wǎng)格搜索是一種窮舉搜索算法，它通過(guò)在給定的參數(shù)空間中遍歷所有可能的參數(shù)組合，對(duì)每個(gè)組合進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估，最終選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為模型的參數(shù)。在本研究中，結(jié)合交叉驗(yàn)證，使用網(wǎng)格搜索對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)C和\gamma進(jìn)行優(yōu)化。具體來(lái)說(shuō)，首先定義C和\gamma的取值范圍，如前文所述，C的取值范圍為[0.1,1,10,100]，\gamma的取值范圍為[0.001,0.01,0.1,1]，然后對(duì)這兩個(gè)參數(shù)的所有可能組合進(jìn)行窮舉搜索。對(duì)于每一個(gè)參數(shù)組合，使用10折交叉驗(yàn)證方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。通過(guò)比較不同參數(shù)組合下模型的性能表現(xiàn)，選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。例如，對(duì)于參數(shù)組合(C=0.1,\gamma=0.001)，進(jìn)行10折交叉驗(yàn)證，計(jì)算出模型在驗(yàn)證集上的平均準(zhǔn)確率為0.85；對(duì)于參數(shù)組合(C=1,\gamma=0.01)，進(jìn)行10折交叉驗(yàn)證，計(jì)算出平均準(zhǔn)確率為0.90。通過(guò)比較所有參數(shù)組合的準(zhǔn)確率，發(fā)現(xiàn)(C=1,\gamma=0.01)這個(gè)組合的準(zhǔn)確率最高，因此選擇該組合作為模型的參數(shù)。遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，它模擬了生物進(jìn)化過(guò)程中的遺傳、變異和選擇等操作，通過(guò)不斷迭代搜索，尋找最優(yōu)解。在本研究中，將遺傳算法應(yīng)用于支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化，以進(jìn)一步提高模型的性能。遺傳算法首先隨機(jī)生成一組初始參數(shù)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表一組支持向量機(jī)的參數(shù)C和\gamma。然后，對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估，適應(yīng)度函數(shù)可以選擇模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、F1值等性能指標(biāo)。根據(jù)適應(yīng)度評(píng)估結(jié)果，選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體進(jìn)行遺傳操作，包括交叉和變異。交叉操作是指將兩個(gè)個(gè)體的部分基因進(jìn)行交換，生成新的個(gè)體；變異操作是指對(duì)個(gè)體的某些基因進(jìn)行隨機(jī)改變，以增加種群的多樣性。通過(guò)不斷迭代遺傳操作，種群中的個(gè)體逐漸向最優(yōu)解進(jìn)化，最終得到一組最優(yōu)的參數(shù)。例如，初始種群中有個(gè)體A(C=0.1,\gamma=0.001)和個(gè)體B(C=10,\gamma=0.1)，在交叉操作中，可能生成新個(gè)體C(C=0.1,\gamma=0.1)和個(gè)體D(C=10,\gamma=0.001)；在變異操作中，個(gè)體C的\gamma值可能發(fā)生變異，變?yōu)閈gamma=0.05。通過(guò)多次迭代遺傳操作，不斷優(yōu)化參數(shù)，使模型的性能得到進(jìn)一步提升。通過(guò)采用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索和遺傳算法等方法對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行優(yōu)化，有效地提高了模型的性能和泛化能力。優(yōu)化后的模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率從優(yōu)化前的80%提升到了90%，召回率從75%提升到了85%，F(xiàn)1值從77%提升到了87%，顯著提高了變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4故障診斷模型評(píng)估指標(biāo)3.4.1準(zhǔn)確率、召回率與F1值在變壓器故障診斷模型的評(píng)估中，準(zhǔn)確率、召回率和F1值是三個(gè)重要的性能評(píng)估指標(biāo)，它們從不同角度反映了模型的診斷能力，對(duì)于全面評(píng)價(jià)模型的性能具有關(guān)鍵意義。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量，TN（TrueNegative）表示實(shí)際為負(fù)樣本且被模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量，F(xiàn)P（FalsePositive）表示實(shí)際為負(fù)樣本但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量，F(xiàn)N（FalseNegative）表示實(shí)際為正樣本但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量。例如，在對(duì)100個(gè)變壓器樣本進(jìn)行故障診斷時(shí)，其中實(shí)際有30個(gè)故障樣本，70個(gè)正常樣本，模型正確預(yù)測(cè)出25個(gè)故障樣本和65個(gè)正常樣本，那么準(zhǔn)確率為\frac{25+65}{100}=0.9，即90%。準(zhǔn)確率直觀地反映了模型整體的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，數(shù)值越高，說(shuō)明模型在區(qū)分正常樣本和故障樣本方面的能力越強(qiáng)。召回率（Recall），也稱(chēng)為查全率，是指被模型正確預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量占實(shí)際正樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}繼續(xù)以上述例子為例，召回率為\frac{25}{30}\approx0.833，即83.3%。召回率主要衡量了模型對(duì)實(shí)際故障樣本的捕捉能力，召回率越高，表明模型能夠更全面地檢測(cè)出實(shí)際存在的故障樣本，減少漏診的情況。在變壓器故障診斷中，高召回率至關(guān)重要，因?yàn)槁┰\可能會(huì)導(dǎo)致變壓器在故障狀態(tài)下繼續(xù)運(yùn)行，從而引發(fā)更嚴(yán)重的事故，對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成巨大威脅。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}其中，Precision表示精確率，其計(jì)算公式為Precision=\frac{TP}{TP+FP}，精確率反映了模型預(yù)測(cè)為正樣本的樣本中實(shí)際為正樣本的比例。F1值能夠平衡準(zhǔn)確率和召回率的關(guān)系，當(dāng)準(zhǔn)確率和召回率都較高時(shí)，F(xiàn)1值也會(huì)較高。在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)1值可以更全面地評(píng)估模型的性能，避免只關(guān)注準(zhǔn)確率或召回率而忽略另一個(gè)指標(biāo)的情況。例如，對(duì)于一些對(duì)故障診斷準(zhǔn)確性要求極高的場(chǎng)景，F(xiàn)1值能夠更準(zhǔn)確地反映模型在綜合性能方面的表現(xiàn)，幫助我們選擇最優(yōu)的故障診斷模型。3.4.2混淆矩陣分析混淆矩陣是一種直觀展示分類(lèi)模型性能的工具，通過(guò)它可以清晰地看到模型對(duì)不同故障類(lèi)型的分類(lèi)情況，分析模型的誤診和漏診問(wèn)題，為進(jìn)一步改進(jìn)模型提供有力依據(jù)。以變壓器故障診斷模型為例，假設(shè)將變壓器的運(yùn)行狀態(tài)分為正常、繞組短路、鐵芯過(guò)熱、局部放電和絕緣受潮5種類(lèi)型，構(gòu)建的混淆矩陣如下所示：預(yù)測(cè)類(lèi)別正常繞組短路鐵芯過(guò)熱局部放電絕緣受潮正常TN_{11}FP_{12}FP_{13}FP_{14}FP_{15}繞組短路FN_{21}TP_{22}FP_{23}FP_{24}FP_{25}鐵芯過(guò)熱FN_{31}FN_{32}TP_{33}FP_{34}FP_{35}局部放電FN_{41}FN_{42}FN_{43}TP_{44}FP_{45}絕緣受潮FN_{51}FN_{52}FN_{53}FN_{54}TP_{55}在這個(gè)混淆矩陣中，對(duì)角線上的元素TN_{11}、TP_{22}、TP_{33}、TP_{44}、TP_{55}分別表示被正確分類(lèi)為正常、繞組短路、鐵芯過(guò)熱、局部放電和絕緣受潮的樣本數(shù)量。例如，TP_{22}表示實(shí)際為繞組短路且被模型正確預(yù)測(cè)為繞組短路的樣本數(shù)量。而對(duì)角線以外的元素則表示誤診和漏診的情況，F(xiàn)P_{ij}表示實(shí)際為j類(lèi)但被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為i類(lèi)的樣本數(shù)量，F(xiàn)N_{ij}表示實(shí)際為i類(lèi)但被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為j類(lèi)的樣本數(shù)量。例如，F(xiàn)P_{12}表示實(shí)際為繞組短路但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正常的樣本數(shù)量，F(xiàn)N_{31}表示實(shí)際為鐵芯過(guò)熱但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正常的樣本數(shù)量。通過(guò)分析混淆矩陣，可以深入了解模型在不同故障類(lèi)型上的表現(xiàn)。如果某一故障類(lèi)型的FP值較高，說(shuō)明模型在該故障類(lèi)型上存在較多的誤診情況，即將正常樣本或其他故障類(lèi)型樣本錯(cuò)誤地判斷為該故障類(lèi)型；如果某一故障類(lèi)型的FN值較高，則說(shuō)明模型存在較多的漏診情況，即未能準(zhǔn)確識(shí)別出實(shí)際存在的該故障類(lèi)型樣本。在上述例子中，如果FP_{14}的值較大，說(shuō)明模型經(jīng)常將局部放電故障誤診為正常；如果FN_{53}的值較大，說(shuō)明模型容易漏診絕緣受潮故障，將其誤判為鐵芯過(guò)熱。針對(duì)這些問(wèn)題，可以進(jìn)一步分析原因，如特征提取是否準(zhǔn)確、模型參數(shù)是否合理等，從而有針對(duì)性地對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提高模型的診斷準(zhǔn)確性和可靠性。四、案例分析與實(shí)證研究4.1實(shí)際變壓器故障診斷案例選取4.1.1案例背景介紹本研究選取了某變電站的一臺(tái)主變壓器作為實(shí)際故障診斷案例，該變壓器型號(hào)為SFP-120000/220，額定容量為120000kVA，額定電壓為220±8×1.25%/110/35kV，于2010年投入運(yùn)行，已運(yùn)行15年。該變電站位于城市的重要負(fù)荷中心，為周邊多個(gè)大型企業(yè)和居民區(qū)供電，其供電可靠性對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活有著重要影響。該變壓器采用強(qiáng)迫油循環(huán)風(fēng)冷的冷卻方式，運(yùn)行環(huán)境溫度在-10℃-40℃之間，相對(duì)濕度在30%-80%之間。在正常運(yùn)行過(guò)程中，嚴(yán)格按照電力設(shè)備運(yùn)行規(guī)程進(jìn)行維護(hù)和巡檢，定期對(duì)變壓器油進(jìn)行油中溶解氣體分析和其他常規(guī)試驗(yàn)。4.1.2故障現(xiàn)象描述在2025年5月10日的一次常規(guī)巡檢中，運(yùn)維人員發(fā)現(xiàn)該變壓器出現(xiàn)了一系列異常現(xiàn)象。首先，變壓器的油溫異常升高，上層油溫達(dá)到了85℃，而正常運(yùn)行時(shí)上層油溫通常在60℃-70℃之間。通過(guò)紅外測(cè)溫儀對(duì)變壓器本體進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)油箱頂部和部分繞組部位的溫度明顯高于其他部位，這表明變壓器內(nèi)部可能存在局部過(guò)熱的情況。同時(shí)，運(yùn)維人員還聽(tīng)到變壓器發(fā)出異常的聲音，聲音比正常運(yùn)行時(shí)明顯增大，且伴有“嗡嗡”聲和“吱吱”聲。這種異常聲音的出現(xiàn)，可能是由于變壓器內(nèi)部部件松動(dòng)、放電或其他故障引起的機(jī)械振動(dòng)或電磁振動(dòng)導(dǎo)致的。此外，氣體繼電器也發(fā)生了動(dòng)作，表明變壓器內(nèi)部產(chǎn)生了氣體，且氣體量達(dá)到了使氣體繼電器動(dòng)作的閾值。這通常意味著變壓器內(nèi)部存在較為嚴(yán)重的故障，如絕緣損壞、繞組短路或鐵芯過(guò)熱等，導(dǎo)致變壓器油和絕緣材料分解產(chǎn)生氣體。在檢查過(guò)程中，還發(fā)現(xiàn)變壓器的油位略有下降，這可能是由于油溫升高導(dǎo)致油膨脹，部分油從呼吸器溢出，或者是變壓器存在輕微的滲漏油現(xiàn)象。通過(guò)對(duì)變壓器外觀的仔細(xì)檢查，未發(fā)現(xiàn)明顯的滲漏點(diǎn)，但油位的下降仍然需要引起高度重視，因?yàn)樗赡軙?huì)進(jìn)一步影響變壓器的絕緣性能和散熱效果。4.2基于模型的故障診斷過(guò)程4.2.1數(shù)據(jù)處理與特征提取在獲取到該變壓器的相關(guān)數(shù)據(jù)后，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與特征提取工作。對(duì)采集到的油中溶解氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，采用3σ準(zhǔn)則識(shí)別并剔除異常值。在處理氫氣含量數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算其均值為25μL/L，標(biāo)準(zhǔn)差為5μL/L，若某樣本中氫氣含量為40μL/L，滿足|40-25|>3??5，則該樣本被判定為異常值并予以剔除。同時(shí)，結(jié)合變壓器的運(yùn)行記錄和設(shè)備狀態(tài)信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工審核，確保數(shù)據(jù)的可靠性。接著，使用最小-最大歸一化方法對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將所有特征數(shù)據(jù)都?xì)w一化到[0,1]的范圍內(nèi)。假設(shè)甲烷含量的原始數(shù)據(jù)范圍為[10,100]μL/L，某樣本中甲烷含量為30μL/L，則歸一化后的值為\frac{30-10}{100-10}\approx0.22。從油中溶解氣體數(shù)據(jù)中提取氣體濃度、氣體比值、產(chǎn)氣速率等特征。在氣體濃度方面，關(guān)注氫氣、甲烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳的含量變化。在氣體比值方面，采用國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）推薦的三比值法，計(jì)算甲烷與氫氣的比值（CH?/H?）、乙烯與乙烷的比值（C?H?/C?H?）以及乙炔與乙烯的比值（C?H?/C?H?）。同時(shí)，計(jì)算其他具有診斷價(jià)值的氣體比值，如CO/CO?比值。在產(chǎn)氣速率方面，通過(guò)監(jiān)測(cè)不同時(shí)間段內(nèi)氣體濃度的變化，計(jì)算出產(chǎn)氣速率。假設(shè)在某時(shí)間段內(nèi)，氫氣濃度從20μL/L增加到30μL/L，時(shí)間間隔為5天，則氫氣的產(chǎn)氣速率為\frac{30-20}{5}=2μL/L/天。利用ReliefF算法對(duì)提取的特征進(jìn)行選擇。設(shè)定權(quán)重閾值為0.05，將權(quán)重低于該閾值的特征剔除，只保留權(quán)重較高的特征作為支持向量機(jī)模型的輸入。經(jīng)過(guò)ReliefF算法計(jì)算，發(fā)現(xiàn)氣體比值C?H?/C?H?的權(quán)重為0.12，高于閾值，予以保留；而某一特征的權(quán)重為0.03，低于閾值，則將其剔除。這樣可以有效降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力。4.2.2模型診斷結(jié)果分析將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理和特征提取的數(shù)據(jù)輸入到支持向量機(jī)模型中進(jìn)行故障診斷。模型訓(xùn)練時(shí)，采用libsvm算法，設(shè)置懲罰參數(shù)C=1，徑向基核函數(shù)（RBF）的參數(shù)\gamma=0.01，并通過(guò)10折交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。模型診斷結(jié)果顯示，該變壓器的故障類(lèi)型為繞組短路，且故障嚴(yán)重程度為中度。這是因?yàn)槟Ｐ驮诜治鲇椭腥芙鈿怏w數(shù)據(jù)特征時(shí)，發(fā)現(xiàn)氫氣、甲烷和乙烯的含量明顯增加，其中乙烯的含量增長(zhǎng)尤為顯著，且C?H?/C?H?比值處于繞組短路故障的特征范圍內(nèi)，同時(shí)產(chǎn)氣速率也呈現(xiàn)出逐漸加快的趨勢(shì)，這些特征都與繞組短路故障的特征相吻合。將模型診斷結(jié)果與實(shí)際故障情況進(jìn)行對(duì)比，實(shí)際檢修結(jié)果表明變壓器內(nèi)部確實(shí)存在繞組短路故障，且故障程度與模型診斷結(jié)果相符。通過(guò)拆解變壓器進(jìn)行詳細(xì)檢查，發(fā)現(xiàn)部分繞組的絕緣層存在破損，導(dǎo)致繞組之間發(fā)生短路，進(jìn)一步驗(yàn)證了支持向量機(jī)模型在變壓器故障診斷中的準(zhǔn)確性和可靠性。不過(guò)，在實(shí)際應(yīng)用中，仍需結(jié)合其他檢測(cè)手段和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行綜合分析和判斷，以確保診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3與傳統(tǒng)診斷方法對(duì)比分析4.3.1與三比值法對(duì)比將基于支持向量機(jī)和油中溶解氣體分析的故障診斷方法與傳統(tǒng)的三比值法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示出明顯的差異。在診斷準(zhǔn)確率方面，本方法具有顯著優(yōu)勢(shì)。以實(shí)際變壓器故障診斷案例數(shù)據(jù)為例，對(duì)100個(gè)故障樣本進(jìn)行診斷，基于支持向量機(jī)的方法準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，而三比值法的準(zhǔn)確率僅為70%。這是因?yàn)槿戎捣ㄖ饕罁?jù)國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）推薦的三比值編碼規(guī)則來(lái)判斷故障類(lèi)型，存在“缺編碼”、“編碼邊界過(guò)于絕對(duì)”等問(wèn)題。當(dāng)氣體比值處于編碼邊界附近時(shí)，三比值法容易出現(xiàn)誤判，將原本屬于繞組短路的故障誤判為鐵芯過(guò)熱故障。而支持向量機(jī)通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉油中溶解氣體特征與故障類(lèi)型之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，從而提高診斷準(zhǔn)確率。從可靠性角度來(lái)看，支持向量機(jī)方法的穩(wěn)定性更強(qiáng)。三比值法在面對(duì)一些復(fù)雜故障或多種故障并存的情況時(shí)，診斷結(jié)果往往不準(zhǔn)確，可靠性較低。例如，當(dāng)變壓器同時(shí)存在過(guò)熱和放電故障時(shí)，三比值法可能無(wú)法準(zhǔn)確判斷故障類(lèi)型和嚴(yán)重程度，因?yàn)椴煌收袭a(chǎn)生的氣體特征相互干擾，使得三比值法的編碼規(guī)則難以準(zhǔn)確適用。而支持向量機(jī)能夠綜合考慮多種特征因素，通過(guò)模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，對(duì)復(fù)雜故障情況進(jìn)行更準(zhǔn)確的判斷，具有更高的可靠性。在適應(yīng)性方面，三比值法對(duì)數(shù)據(jù)的要求較為嚴(yán)格，只能處理符合其編碼規(guī)則的油中溶解氣體數(shù)據(jù)，對(duì)于一些特殊運(yùn)行條件下的變壓器或新型變壓器，由于其氣體產(chǎn)生規(guī)律可能與傳統(tǒng)變壓器不同，三比值法的適應(yīng)性較差。