基于粗糙集理論的變壓器故障診斷：方法、模型與應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代社會(huì)中，電力已經(jīng)成為支撐社會(huì)運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵能源，滲透到生產(chǎn)生活的方方面面。而電力變壓器作為電力系統(tǒng)的核心設(shè)備，承擔(dān)著電壓轉(zhuǎn)換、電能分配和傳輸?shù)闹匾蝿?wù)，在電力系統(tǒng)中扮演著不可替代的角色。從發(fā)電端來看，發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的電能需要通過變壓器升壓，以降低輸電過程中的能量損耗，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離、大容量的電力傳輸。在輸電環(huán)節(jié)，不同電壓等級(jí)電網(wǎng)之間的連接也依賴于變壓器來實(shí)現(xiàn)電壓匹配，確保電力的高效傳輸。到了用電端，又需要變壓器將高壓電降壓，以滿足各類用戶的安全用電需求?？梢哉f，電力變壓器的穩(wěn)定運(yùn)行是保障電力系統(tǒng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)。然而，由于電力變壓器長期處于復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境中，受到電、熱、機(jī)械應(yīng)力以及環(huán)境因素等多方面的影響，不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種故障。變壓器故障不僅會(huì)導(dǎo)致自身設(shè)備損壞，還會(huì)對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性造成嚴(yán)重威脅，引發(fā)大面積停電事故，給社會(huì)生產(chǎn)和人民生活帶來巨大損失。例如，2019年美國紐約曼哈頓地區(qū)發(fā)生的大規(guī)模停電事件，其原因就是某變電站的變壓器故障引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致大面積區(qū)域停電，造成了交通癱瘓、商業(yè)停滯等嚴(yán)重后果，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)億美元。類似的案例在國內(nèi)外屢見不鮮，充分凸顯了變壓器故障帶來的巨大危害。為了降低變壓器故障帶來的風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行故障診斷顯得尤為重要。有效的故障診斷可以提前發(fā)現(xiàn)變壓器潛在的故障隱患，采取針對(duì)性的維護(hù)措施，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展和擴(kuò)大，從而保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，提高供電可靠性。同時(shí)，準(zhǔn)確的故障診斷還可以減少不必要的檢修工作，降低運(yùn)維成本，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法，如油色譜分析、電氣試驗(yàn)等，在一定程度上能夠檢測(cè)出變壓器的故障，但這些方法往往存在局限性。例如，油色譜分析只能反映變壓器內(nèi)部的部分故障信息，對(duì)于一些早期的、隱性的故障難以準(zhǔn)確判斷；電氣試驗(yàn)則需要停電進(jìn)行，影響電力系統(tǒng)的正常供電，且檢測(cè)結(jié)果易受測(cè)試條件和人為因素的影響。此外，隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，變壓器的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行環(huán)境日益復(fù)雜，獲取的故障信息也更加多樣化和不確定，傳統(tǒng)方法難以滿足現(xiàn)代變壓器故障診斷的需求。粗糙集理論作為一種新型的處理模糊和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，為變壓器故障診斷提供了新的思路和方法。該理論能夠在不依賴先驗(yàn)知識(shí)的情況下，直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，有效地挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的信息和規(guī)律。在變壓器故障診斷中，粗糙集理論可以對(duì)多源、不確定的故障信息進(jìn)行融合和分析，提取出關(guān)鍵的故障特征，建立準(zhǔn)確的故障診斷模型，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。將粗糙集理論應(yīng)用于變壓器故障診斷，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有助于推動(dòng)電力系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展和變壓器故障診斷需求的增加，國內(nèi)外學(xué)者在變壓器故障診斷領(lǐng)域開展了大量研究工作，提出了眾多診斷方法和技術(shù)。早期的變壓器故障診斷主要依賴于一些傳統(tǒng)的檢測(cè)手段，如直觀檢查、絕緣電阻測(cè)試、繞組直流電阻測(cè)試等。這些方法操作相對(duì)簡單，但只能檢測(cè)出一些較為明顯的故障，對(duì)于內(nèi)部復(fù)雜的故障難以準(zhǔn)確判斷。隨著油色譜分析技術(shù)的出現(xiàn)，變壓器故障診斷進(jìn)入了一個(gè)新的階段。通過分析變壓器油中溶解氣體的成分和含量，可以推斷變壓器內(nèi)部是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。例如，IEC三比值法等基于油色譜分析的方法在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛推廣，能夠有效地診斷出變壓器的過熱、放電等故障。然而，油色譜分析也存在一定的局限性，如對(duì)早期故障的靈敏度不高，容易受到外界因素的干擾等。近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的智能算法被應(yīng)用于變壓器故障診斷領(lǐng)域，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力，能夠?qū)Υ罅康墓收蠑?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障的準(zhǔn)確診斷。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]中提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法，通過對(duì)大量故障樣本的訓(xùn)練，該方法能夠有效地識(shí)別出變壓器的多種故障類型。專家系統(tǒng)則是基于領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過推理機(jī)制來判斷變壓器的故障，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。模糊邏輯則能夠處理故障信息中的不確定性和模糊性，將模糊理論與變壓器故障診斷相結(jié)合，可以提高診斷結(jié)果的合理性和可靠性。粗糙集理論作為一種處理不確定、不完整信息的有效工具，在變壓器故障診斷中的應(yīng)用也逐漸受到關(guān)注。國外學(xué)者較早地開展了粗糙集理論在故障診斷領(lǐng)域的研究，并將其應(yīng)用于變壓器故障診斷中。例如，[國外學(xué)者姓名]提出了一種基于粗糙集理論的變壓器故障特征提取方法，通過對(duì)變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，提取出了能夠有效反映故障的特征參數(shù)，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。[另一位國外學(xué)者姓名]則利用粗糙集理論對(duì)變壓器故障診斷的決策表進(jìn)行約簡，去除了冗余信息，簡化了診斷規(guī)則，提高了診斷效率。國內(nèi)學(xué)者在粗糙集理論應(yīng)用于變壓器故障診斷方面也取得了豐碩的成果。[國內(nèi)學(xué)者姓名]提出了一種基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法，首先利用粗糙集對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取出關(guān)鍵的故障特征，然后將這些特征輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和診斷，該方法充分發(fā)揮了粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，提高了故障診斷的精度和可靠性。[其他國內(nèi)學(xué)者姓名]研究了粗糙集理論在變壓器故障診斷規(guī)則提取中的應(yīng)用，通過對(duì)大量故障數(shù)據(jù)的分析和處理，提取出了簡潔、有效的故障診斷規(guī)則，為變壓器故障診斷提供了有力的支持。盡管國內(nèi)外在變壓器故障診斷領(lǐng)域取得了一定的成果，但仍然存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的故障診斷方法大多依賴于單一的故障特征或信息，難以充分利用變壓器運(yùn)行過程中產(chǎn)生的多源、異構(gòu)信息，導(dǎo)致診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到一定影響。另一方面，對(duì)于復(fù)雜故障和早期故障的診斷能力還有待提高，現(xiàn)有的診斷模型在處理這些故障時(shí)往往存在誤診、漏診等問題。此外，粗糙集理論在變壓器故障診斷中的應(yīng)用還不夠成熟，如在數(shù)據(jù)離散化、屬性約簡等方面還存在一些技術(shù)難題，需要進(jìn)一步深入研究和改進(jìn)。本文將針對(duì)這些問題，開展基于粗糙集理論的變壓器故障綜合診斷方法的研究，旨在提高變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更加有效的保障。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究聚焦于基于粗糙集理論的變壓器故障綜合診斷方法，主要涵蓋以下幾個(gè)方面：粗糙集理論基礎(chǔ)研究：系統(tǒng)地梳理粗糙集理論的基本概念、核心原理和關(guān)鍵算法，如知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)、決策表、屬性約簡、規(guī)則提取等。深入剖析粗糙集理論處理不確定性和不完整性數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)和內(nèi)在機(jī)制，明確其在變壓器故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用的可行性和潛在價(jià)值，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。變壓器故障類型及診斷方法分析：全面調(diào)研變壓器常見的故障類型，包括繞組故障（如匝間短路、相間短路、繞組變形等）、鐵芯故障（如鐵芯多點(diǎn)接地、鐵芯過熱等）、絕緣故障（如絕緣老化、絕緣受潮等）以及分接開關(guān)故障等。對(duì)每種故障類型的產(chǎn)生原因、故障機(jī)理、發(fā)展過程和外在表現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)分析，總結(jié)歸納不同故障類型的特征信息。同時(shí)，深入研究現(xiàn)有的變壓器故障診斷方法，包括傳統(tǒng)的油色譜分析、電氣試驗(yàn)方法，以及基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等智能診斷方法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，找出當(dāng)前診斷方法存在的問題和不足，為引入粗糙集理論提供依據(jù)。基于粗糙集理論的變壓器故障診斷模型構(gòu)建：收集大量變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例，包括正常運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)以及各種故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。利用粗糙集理論對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，進(jìn)行屬性約簡，去除冗余的屬性，提取出能夠有效反映變壓器故障的關(guān)鍵特征參數(shù)?；诩s簡后的屬性和決策屬性，構(gòu)建決策表，并通過規(guī)則提取算法，從決策表中獲取簡潔、有效的故障診斷規(guī)則。將提取的故障診斷規(guī)則與其他智能算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等）相結(jié)合，構(gòu)建綜合的故障診斷模型，充分發(fā)揮不同算法的優(yōu)勢(shì)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。模型應(yīng)用與驗(yàn)證：將構(gòu)建的基于粗糙集理論的變壓器故障診斷模型應(yīng)用于實(shí)際的變壓器故障診斷場(chǎng)景中，對(duì)實(shí)際運(yùn)行的變壓器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障診斷。收集實(shí)際應(yīng)用中的診斷結(jié)果數(shù)據(jù)，與實(shí)際的故障情況進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估模型的診斷性能，包括診斷準(zhǔn)確率、誤診率、漏診率等指標(biāo)。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，進(jìn)一步提高模型的診斷精度和可靠性，使其能夠更好地滿足實(shí)際工程應(yīng)用的需求。1.3.2研究方法為了實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于變壓器故障診斷和粗糙集理論應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、會(huì)議論文、研究報(bào)告等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)的梳理和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和存在的問題，總結(jié)前人的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，為本文的研究提供理論支持和研究思路。通過文獻(xiàn)研究，確定研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)，明確研究的方向和重點(diǎn)。案例分析法：收集大量實(shí)際的變壓器故障案例，對(duì)這些案例進(jìn)行詳細(xì)的分析和研究。深入了解每個(gè)案例中變壓器的故障類型、故障原因、故障發(fā)展過程以及采用的診斷方法和處理措施。通過對(duì)案例的分析，總結(jié)不同故障類型的特征和規(guī)律，驗(yàn)證基于粗糙集理論的故障診斷模型的有效性和實(shí)用性。同時(shí)，從實(shí)際案例中發(fā)現(xiàn)問題，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法：搭建變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬變壓器的各種故障情況，采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。利用采集到的數(shù)據(jù)對(duì)基于粗糙集理論的故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，評(píng)估模型的性能。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)比不同算法和參數(shù)設(shè)置下模型的診斷效果，優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高模型的診斷精度和可靠性。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法可以為研究提供直觀、可靠的數(shù)據(jù)支持，確保研究成果的科學(xué)性和實(shí)用性。二、變壓器故障診斷基礎(chǔ)2.1變壓器常見故障類型及原因2.1.1短路故障短路故障是變壓器較為常見且危害嚴(yán)重的故障類型之一，主要包括出口短路、內(nèi)部引線或繞組間短路等。當(dāng)變壓器發(fā)生出口短路時(shí)，短路電流可瞬間達(dá)到額定電流的數(shù)倍甚至十幾倍，強(qiáng)大的短路電流會(huì)在繞組中產(chǎn)生巨大的電動(dòng)力，導(dǎo)致繞組發(fā)生位移、變形甚至損壞。例如，在某起實(shí)際案例中，由于外部線路短路引發(fā)變壓器出口短路，短路電流高達(dá)額定電流的15倍，強(qiáng)大的電動(dòng)力使繞組線餅上下彎曲變形，部分導(dǎo)線絕緣破損，最終造成繞組短路故障，變壓器無法正常運(yùn)行。內(nèi)部引線或繞組間短路同樣會(huì)對(duì)變壓器造成嚴(yán)重影響。這種短路通常是由于絕緣老化、機(jī)械損傷、制造工藝缺陷等原因?qū)е碌?。絕緣老化是一個(gè)長期的過程，隨著變壓器運(yùn)行時(shí)間的增加，絕緣材料在電、熱、機(jī)械應(yīng)力等因素的作用下逐漸失去性能，變得脆弱易損，從而無法有效隔離不同電位的導(dǎo)體，引發(fā)短路故障。機(jī)械損傷則可能是由于運(yùn)輸過程中的碰撞、安裝時(shí)的不當(dāng)操作或運(yùn)行過程中的振動(dòng)等原因引起的，這些外力作用可能導(dǎo)致繞組或引線的絕緣層破裂，使導(dǎo)體直接接觸，形成短路。制造工藝缺陷也是一個(gè)不可忽視的因素，如繞組繞制不緊密、絕緣材料包扎不規(guī)范等，都可能在變壓器運(yùn)行過程中引發(fā)短路故障。短路故障對(duì)變壓器的危害是多方面的。短路電流產(chǎn)生的高溫會(huì)使繞組溫度急劇升高，加速絕緣材料的老化和損壞，縮短變壓器的使用壽命。短路電流產(chǎn)生的巨大電動(dòng)力可能導(dǎo)致繞組變形、位移，甚至使繞組倒塌、斷裂，造成變壓器永久性損壞。短路故障還可能引發(fā)繼電保護(hù)裝置動(dòng)作，導(dǎo)致停電事故，影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)和診斷短路故障，對(duì)于保障變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。2.1.2放電故障放電故障是變壓器運(yùn)行過程中常見的故障之一，主要包括局部放電、火花放電和高能量放電三種類型，每種類型都具有獨(dú)特的特點(diǎn)和產(chǎn)生機(jī)制。局部放電是指在電壓的作用下，絕緣內(nèi)部的氣隙、油膜或?qū)w的邊緣發(fā)生的非貫穿性放電現(xiàn)象。這種放電通常起始于絕緣內(nèi)部的微小缺陷，如氣隙、雜質(zhì)等。當(dāng)絕緣材料中存在氣隙時(shí)，由于氣隙的介電常數(shù)小于周圍絕緣材料，在電場(chǎng)作用下，氣隙中的電場(chǎng)強(qiáng)度會(huì)遠(yuǎn)高于周圍絕緣材料，當(dāng)電場(chǎng)強(qiáng)度達(dá)到氣隙的擊穿場(chǎng)強(qiáng)時(shí)，氣隙就會(huì)發(fā)生放電。局部放電剛開始時(shí)能量密度較小，但如果持續(xù)發(fā)展，會(huì)逐漸侵蝕絕緣材料，導(dǎo)致絕緣性能下降，最終可能引發(fā)更嚴(yán)重的故障。例如，在變壓器油中，如果存在微小的氣泡，這些氣泡在電場(chǎng)作用下會(huì)發(fā)生局部放電，放電產(chǎn)生的熱量和活性物質(zhì)會(huì)進(jìn)一步破壞周圍的油分子和絕緣材料，使局部放電區(qū)域逐漸擴(kuò)大，最終可能導(dǎo)致絕緣擊穿?；鸹ǚ烹娭饕怯捎椭须s質(zhì)引起的，當(dāng)油中存在懸浮電位或雜質(zhì)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致電場(chǎng)分布不均勻，在局部區(qū)域形成較高的電場(chǎng)強(qiáng)度，從而引發(fā)火花放電?；鸹ǚ烹姷哪芰肯鄬?duì)較高，會(huì)產(chǎn)生明顯的放電聲響和發(fā)光現(xiàn)象，對(duì)變壓器的絕緣材料造成較大的損傷。例如，當(dāng)變壓器油中混入金屬顆粒等雜質(zhì)時(shí)，這些雜質(zhì)會(huì)在電場(chǎng)作用下形成懸浮電位，與周圍導(dǎo)體之間產(chǎn)生電場(chǎng)集中，當(dāng)電場(chǎng)強(qiáng)度達(dá)到一定程度時(shí)，就會(huì)引發(fā)火花放電，火花放電產(chǎn)生的高溫和沖擊力可能會(huì)使絕緣材料表面碳化、破裂，進(jìn)一步降低絕緣性能。高能量放電常以繞組夾層件絕緣擊穿為多見，其次為引線斷裂或?qū)Φ亻W絡(luò)、分接開關(guān)分弧等故障。高能量放電通常是由于絕緣材料的嚴(yán)重?fù)p壞或電氣設(shè)備的異常運(yùn)行導(dǎo)致的，其放電能量巨大，會(huì)對(duì)變壓器造成嚴(yán)重的破壞。例如，當(dāng)繞組夾層件的絕緣材料因長期過熱、受潮等原因失去絕緣性能時(shí)，就可能發(fā)生絕緣擊穿，引發(fā)高能量放電，這種放電會(huì)瞬間釋放大量能量，產(chǎn)生高溫、高壓，可能導(dǎo)致繞組燒毀、變壓器爆炸等嚴(yán)重事故。放電故障會(huì)對(duì)變壓器的絕緣性能造成嚴(yán)重破壞，降低變壓器的使用壽命和可靠性。如果不能及時(shí)檢測(cè)和處理放電故障，可能會(huì)引發(fā)更嚴(yán)重的事故，如絕緣擊穿、短路等，導(dǎo)致變壓器損壞，影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。因此，對(duì)變壓器的放電故障進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的診斷和處理具有重要意義。2.1.3絕緣故障絕緣故障是影響變壓器安全運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一，對(duì)變壓器的危害極為嚴(yán)重。一旦發(fā)生絕緣故障，可能導(dǎo)致變壓器內(nèi)部短路、放電等一系列嚴(yán)重問題，甚至引發(fā)變壓器爆炸，造成電力系統(tǒng)大面積停電，給社會(huì)生產(chǎn)和人民生活帶來巨大損失。例如，2018年某變電站的一臺(tái)大型變壓器因絕緣故障發(fā)生爆炸，導(dǎo)致周邊多個(gè)區(qū)域停電長達(dá)數(shù)小時(shí)，不僅影響了居民的正常生活，還使附近的工廠停產(chǎn)，造成了直接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)千萬元。絕緣故障的產(chǎn)生原因是多方面的。受潮是常見的原因之一，變壓器在運(yùn)行過程中，如果密封不嚴(yán)，水分可能會(huì)侵入變壓器內(nèi)部，使絕緣材料的絕緣性能下降。當(dāng)絕緣紙受潮后，其電氣強(qiáng)度會(huì)顯著降低，容易引發(fā)絕緣擊穿故障。殘留異物也是導(dǎo)致絕緣故障的一個(gè)因素，在變壓器制造或檢修過程中，如果有金屬屑、灰塵等異物殘留在內(nèi)部，這些異物可能會(huì)在電場(chǎng)作用下形成導(dǎo)電通道，引發(fā)局部放電或短路故障。雷擊過電壓同樣會(huì)對(duì)變壓器絕緣造成嚴(yán)重威脅，當(dāng)變壓器遭受雷擊時(shí)，瞬間產(chǎn)生的高電壓可能會(huì)超過絕緣材料的耐壓水平，導(dǎo)致絕緣擊穿。此外，長期的熱老化、電老化以及機(jī)械應(yīng)力作用也會(huì)使絕緣材料逐漸失去性能，引發(fā)絕緣故障。絕緣故障常見的發(fā)生部位主要包括繞組絕緣、鐵芯絕緣和套管絕緣等。繞組絕緣是變壓器絕緣系統(tǒng)的核心部分，由于繞組長期承受電、熱、機(jī)械應(yīng)力等作用，容易出現(xiàn)絕緣老化、破損等問題。鐵芯絕緣主要是為了防止鐵芯多點(diǎn)接地，如果鐵芯絕緣損壞，會(huì)導(dǎo)致鐵芯局部過熱，進(jìn)一步損壞絕緣材料。套管絕緣則容易受到外界環(huán)境因素的影響，如污穢、潮濕等，導(dǎo)致絕緣性能下降。為了確保變壓器的安全運(yùn)行，必須高度重視絕緣故障的預(yù)防和診斷。通過加強(qiáng)變壓器的日常維護(hù)，如定期檢查密封情況、防止水分侵入，以及在制造和檢修過程中嚴(yán)格控制工藝質(zhì)量，減少殘留異物等措施，可以有效降低絕緣故障的發(fā)生概率。同時(shí)，采用先進(jìn)的絕緣監(jiān)測(cè)技術(shù)，如在線監(jiān)測(cè)局部放電、絕緣電阻測(cè)試等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)絕緣故障的早期跡象，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理，對(duì)于保障變壓器的可靠運(yùn)行具有重要意義。2.2傳統(tǒng)變壓器故障診斷方法分析2.2.1基于電氣試驗(yàn)的診斷方法基于電氣試驗(yàn)的診斷方法是變壓器故障診斷的重要手段之一，它通過對(duì)變壓器的電氣參數(shù)進(jìn)行測(cè)量和分析，來判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型和程度。常見的電氣試驗(yàn)方法包括絕緣電阻測(cè)試、繞組直流電阻測(cè)量、變比測(cè)試、介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量等。絕緣電阻測(cè)試是一種簡單而常用的電氣試驗(yàn)方法，其原理是利用絕緣電阻表向變壓器的繞組施加直流電壓，測(cè)量繞組與繞組之間、繞組與鐵芯之間以及繞組與外殼之間的絕緣電阻值。正常情況下，變壓器的絕緣電阻值應(yīng)該在一定的范圍內(nèi)，如果絕緣電阻值過低，說明變壓器的絕緣性能下降，可能存在絕緣受潮、絕緣老化或絕緣損壞等問題。例如，在某110kV變壓器的預(yù)防性試驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)其高壓繞組對(duì)低壓繞組及地的絕緣電阻值僅為500MΩ，遠(yuǎn)低于規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)值10000MΩ，經(jīng)進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)，該變壓器因密封不良導(dǎo)致絕緣受潮，從而使絕緣電阻降低。絕緣電阻測(cè)試操作簡便、成本低，但它只能反映變壓器絕緣的整體狀況，對(duì)于局部的絕緣缺陷難以準(zhǔn)確檢測(cè)。繞組直流電阻測(cè)量也是一種常用的電氣試驗(yàn)方法，它通過測(cè)量變壓器繞組的直流電阻值，來判斷繞組是否存在短路、斷路或接觸不良等問題。變壓器繞組的直流電阻值與繞組的匝數(shù)、導(dǎo)線的材質(zhì)和截面積以及溫度等因素有關(guān)，在相同的溫度下，正常繞組的直流電阻值應(yīng)該在一定的公差范圍內(nèi)。如果測(cè)量得到的直流電阻值與標(biāo)準(zhǔn)值相比偏差過大，說明繞組可能存在故障。例如，某臺(tái)變壓器在進(jìn)行繞組直流電阻測(cè)量時(shí)，發(fā)現(xiàn)A相繞組的直流電阻值比其他兩相高出20%，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)，A相繞組存在一處接頭接觸不良，導(dǎo)致電阻增大。繞組直流電阻測(cè)量能夠有效地檢測(cè)出繞組的局部故障，但對(duì)于一些輕微的故障，可能由于測(cè)量誤差的影響而難以準(zhǔn)確判斷。變比測(cè)試是通過測(cè)量變壓器的變比，來檢查變壓器的繞組匝數(shù)是否正確以及分接開關(guān)的位置是否準(zhǔn)確。變壓器的變比是指一次側(cè)繞組電壓與二次側(cè)繞組電壓的比值，在設(shè)計(jì)和制造過程中，變壓器的變比是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定的。如果實(shí)際測(cè)量得到的變比與設(shè)計(jì)值相比偏差過大，說明變壓器可能存在繞組匝數(shù)錯(cuò)誤、分接開關(guān)接觸不良或分接開關(guān)位置錯(cuò)誤等問題。例如，在某臺(tái)變壓器的交接試驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)其實(shí)際變比與銘牌標(biāo)注的變比相差超過允許范圍，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)，該變壓器在制造過程中存在繞組匝數(shù)繞制錯(cuò)誤的問題。變比測(cè)試對(duì)于檢測(cè)變壓器的繞組匝數(shù)和分接開關(guān)故障具有重要意義，但它無法檢測(cè)出其他類型的故障。介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量是通過測(cè)量變壓器絕緣材料在交流電壓作用下的介質(zhì)損耗因數(shù)，來評(píng)估絕緣材料的性能和狀態(tài)。介質(zhì)損耗因數(shù)是指絕緣材料在交流電場(chǎng)中消耗的有功功率與無功功率的比值，它反映了絕緣材料內(nèi)部的能量損耗情況。當(dāng)絕緣材料存在老化、受潮、局部放電等問題時(shí)，其介質(zhì)損耗因數(shù)會(huì)增大。例如，某臺(tái)運(yùn)行多年的變壓器在進(jìn)行介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量時(shí)，發(fā)現(xiàn)其介質(zhì)損耗因數(shù)明顯高于同類變壓器的正常水平，進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)，該變壓器的絕緣材料因長期受熱老化，導(dǎo)致介質(zhì)損耗增大。介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量能夠較為靈敏地反映絕緣材料的性能變化，但它需要使用專門的測(cè)試設(shè)備，測(cè)試過程相對(duì)復(fù)雜，且測(cè)試結(jié)果容易受到外界因素的干擾。2.2.2基于油中溶解氣體分析的診斷方法基于油中溶解氣體分析（DissolvedGasAnalysis，DGA）的診斷方法是目前變壓器故障診斷中應(yīng)用最為廣泛的方法之一，它的原理基于變壓器油和固體絕緣材料在運(yùn)行過程中，會(huì)在熱和電的作用下逐漸老化和分解，產(chǎn)生極少量的氣體，這些氣體溶解在變壓器油中。當(dāng)變壓器內(nèi)部出現(xiàn)故障時(shí)，如過熱、放電等，油和絕緣材料的分解速度會(huì)加快，產(chǎn)生的氣體量也會(huì)大幅增加，且不同類型的故障會(huì)產(chǎn)生不同成分和含量的特征氣體。通過對(duì)油中溶解氣體的成分和含量進(jìn)行分析，就可以推斷變壓器內(nèi)部是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。常用的特征氣體法是根據(jù)變壓器油中某些特征氣體的含量來判斷故障類型。例如，氫氣（H_2）通常是由于絕緣材料的分解或局部放電產(chǎn)生的；甲烷（CH_4）和乙烯（C_2H_4）主要是由過熱故障引起的，其中乙烯的含量與過熱溫度密切相關(guān)，溫度越高，乙烯的含量越高；乙炔（C_2H_2）則是在高能量放電的情況下產(chǎn)生的，是判斷放電故障的重要指標(biāo)。當(dāng)油中檢測(cè)到大量的乙炔時(shí)，通常表明變壓器內(nèi)部存在嚴(yán)重的放電故障，如繞組絕緣擊穿、引線對(duì)地放電等。比值法是在特征氣體法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，它通過計(jì)算不同特征氣體之間的比值，來更準(zhǔn)確地判斷故障類型。其中，IEC三比值法是國際電工委員會(huì)推薦的一種經(jīng)典比值法，它選用了C_2H_2/C_2H_4、CH_4/H_2和C_2H_4/C_2H_6這三個(gè)比值，根據(jù)不同比值范圍對(duì)應(yīng)的編碼，來判斷故障類型，如低能量放電、高能量放電、低溫過熱、高溫過熱等。例如，當(dāng)C_2H_2/C_2H_4的比值大于1，CH_4/H_2的比值在0.1-1之間，C_2H_4/C_2H_6的比值大于3時(shí)，根據(jù)IEC三比值法的編碼規(guī)則，可判斷變壓器內(nèi)部可能存在高能量放電故障。然而，基于油中溶解氣體分析的診斷方法也存在一定的局限性。一方面，該方法只能反映變壓器內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生的故障，對(duì)于早期的、尚未產(chǎn)生明顯氣體變化的故障，難以準(zhǔn)確檢測(cè)。例如，在變壓器絕緣材料開始老化的初期，雖然已經(jīng)出現(xiàn)了一些微觀的物理和化學(xué)變化，但此時(shí)油中溶解氣體的成分和含量可能還沒有明顯的改變，DGA方法就無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些潛在的故障隱患。另一方面，DGA方法的診斷結(jié)果容易受到多種因素的干擾，如變壓器的運(yùn)行負(fù)荷、油溫、油質(zhì)以及取樣和分析過程中的誤差等。如果在取樣過程中操作不當(dāng)，導(dǎo)致油樣受到污染或混入空氣，或者在氣體分析過程中儀器的精度不夠、分析方法不準(zhǔn)確等，都可能使測(cè)量得到的氣體成分和含量出現(xiàn)偏差，從而影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，對(duì)于一些復(fù)雜的故障情況，單一的DGA方法可能無法準(zhǔn)確判斷故障的具體原因和部位，需要結(jié)合其他診斷方法進(jìn)行綜合分析。2.2.3傳統(tǒng)方法的局限性傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法，無論是基于電氣試驗(yàn)的方法還是基于油中溶解氣體分析的方法，在面對(duì)復(fù)雜故障和不完備信息時(shí)都存在明顯的不足。在處理多故障并發(fā)的情況時(shí)，傳統(tǒng)方法往往顯得力不從心。例如，當(dāng)變壓器同時(shí)存在繞組短路和絕緣老化故障時(shí)，基于電氣試驗(yàn)的方法可能只能檢測(cè)到繞組短路導(dǎo)致的電氣參數(shù)變化，而難以準(zhǔn)確判斷絕緣老化的程度和影響；基于油中溶解氣體分析的方法雖然可以檢測(cè)到故障產(chǎn)生的氣體，但由于多種故障產(chǎn)生的氣體相互干擾，很難準(zhǔn)確分辨出每種故障對(duì)應(yīng)的氣體特征，從而無法準(zhǔn)確診斷出故障的類型和嚴(yán)重程度。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法大多是基于單一的故障特征或信息進(jìn)行診斷，缺乏對(duì)多源信息的綜合分析能力，難以全面、準(zhǔn)確地反映變壓器的實(shí)際故障狀態(tài)。當(dāng)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確時(shí)，傳統(tǒng)方法的診斷結(jié)果也變得不可靠。在電氣試驗(yàn)中，測(cè)量儀器的精度、測(cè)試環(huán)境的變化以及人為操作誤差等因素都可能導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差。例如，在測(cè)量絕緣電阻時(shí)，如果測(cè)試環(huán)境的濕度較大，會(huì)使絕緣電阻值降低，從而可能誤判為絕緣故障；在測(cè)量繞組直流電阻時(shí)，溫度的變化會(huì)對(duì)電阻值產(chǎn)生較大影響，如果不進(jìn)行溫度修正，也會(huì)導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。在油中溶解氣體分析中，取樣過程中的污染、氣體分析儀器的精度以及分析方法的誤差等都可能使測(cè)量得到的氣體成分和含量不準(zhǔn)確，進(jìn)而影響診斷結(jié)果。例如，油樣在運(yùn)輸和儲(chǔ)存過程中如果受到光照、溫度變化等因素的影響，可能會(huì)導(dǎo)致氣體成分發(fā)生變化，從而使分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。傳統(tǒng)方法還存在對(duì)故障早期跡象不敏感的問題。很多故障在初期階段，其故障特征并不明顯，傳統(tǒng)方法難以捕捉到這些微弱的變化。例如，變壓器絕緣材料的早期老化，可能只會(huì)引起一些微觀結(jié)構(gòu)的改變，在電氣參數(shù)和油中溶解氣體成分上還沒有明顯的表現(xiàn)，傳統(tǒng)的電氣試驗(yàn)和DGA方法就很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些潛在的故障隱患，無法做到早期預(yù)警和預(yù)防，從而可能導(dǎo)致故障進(jìn)一步發(fā)展，造成更大的損失。此外，傳統(tǒng)方法在診斷過程中往往需要較多的人工干預(yù)和經(jīng)驗(yàn)判斷，主觀性較強(qiáng)，不同的操作人員可能會(huì)因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)和判斷標(biāo)準(zhǔn)的差異而得出不同的診斷結(jié)果，這也限制了診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。三、粗糙集理論概述3.1粗糙集理論的基本概念3.1.1知識(shí)與分類在粗糙集理論中，知識(shí)被定義為對(duì)論域的一種劃分。論域是所研究對(duì)象的全體集合，通常用U表示。對(duì)于論域U中的元素，通過不同的屬性特征可以將其劃分為不同的子集，這些子集的集合就構(gòu)成了關(guān)于論域U的知識(shí)。例如，假設(shè)有一個(gè)包含多種水果的論域U=\{è?1???,é|?è??,????-?,è??è??,è??è??\}，我們可以根據(jù)水果的顏色屬性對(duì)其進(jìn)行劃分。若顏色屬性集合A=\{?o￠è?2,é??è?2,???è?2\}，則可以得到如下分類：紅色水果子集X_1=\{è?1???,è??è??\}，黃色水果子集X_2=\{é|?è??\}，橙色水果子集X_3=\{????-?\}，葡萄由于顏色不在此分類屬性范圍內(nèi)，可單獨(dú)作為一個(gè)子集X_4=\{è??è??\}。這樣，\{X_1,X_2,X_3,X_4\}就構(gòu)成了基于顏色屬性的關(guān)于論域U的一種知識(shí)。不同的屬性會(huì)導(dǎo)致不同的分類方式，從而形成不同的知識(shí)。若我們?cè)僖胨男螤顚傩?，如形狀屬性集合B=\{?????￠,é???????￠\}，則又會(huì)產(chǎn)生新的分類：圓形水果子集Y_1=\{è?1???,????-?,è??è??\}，長條形水果子集Y_2=\{é|?è??\}，草莓因形狀特殊可單獨(dú)作為子集Y_3=\{è??è??\}。此時(shí)，\{Y_1,Y_2,Y_3\}就是基于形狀屬性的關(guān)于論域U的知識(shí)。通過這些不同屬性對(duì)集合的劃分，我們可以更全面地認(rèn)識(shí)和理解論域中的對(duì)象，而這種基于屬性劃分形成的分類集合就是粗糙集理論中的知識(shí)。3.1.2近似空間與上下近似近似空間是粗糙集理論中的一個(gè)重要概念，它由論域U和定義在論域上的一個(gè)等價(jià)關(guān)系R組成，通常記為AS=(U,R)。等價(jià)關(guān)系R可以將論域U劃分為若干個(gè)互不相交的等價(jià)類，這些等價(jià)類構(gòu)成了近似空間的基本結(jié)構(gòu)。例如，對(duì)于一個(gè)包含若干學(xué)生的論域U，如果我們以學(xué)生的考試成績是否及格為等價(jià)關(guān)系R，那么就可以將論域U劃分為及格學(xué)生等價(jià)類和不及格學(xué)生等價(jià)類。在近似空間的基礎(chǔ)上，對(duì)于論域U的任意子集X，可以通過上下近似來對(duì)其進(jìn)行描述。下近似R_{*}(X)定義為所有包含在X中的等價(jià)類的并集，即R_{*}(X)=\{x\inU|[x]_R\subseteqX\}，其中[x]_R表示包含元素x的R-等價(jià)類。這意味著下近似中的元素是根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)可以確定完全屬于X的元素。上近似R^{*}(X)則定義為所有與X有非空交集的等價(jià)類的并集，即R^{*}(X)=\{x\inU|[x]_R\capX\neq\varnothing\}。上近似中的元素是根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)可能屬于X的元素。以之前學(xué)生成績的例子來說，假設(shè)子集X表示優(yōu)秀學(xué)生集合（例如成績?cè)?0分以上），下近似R_{*}(X)就是那些根據(jù)成績是否及格這一知識(shí)，能夠確定成績?cè)?0分以上的學(xué)生集合；而上近似R^{*}(X)則是那些成績及格，有可能成績?cè)?0分以上的學(xué)生集合。邊界域BN_R(X)=R^{*}(X)-R_{*}(X)，它包含了那些根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)無法確定是否屬于X的元素。在這個(gè)例子中，邊界域就是那些成績及格但不確定是否在90分以上的學(xué)生集合。通過上下近似和邊界域的概念，粗糙集理論能夠有效地處理由于知識(shí)不完備而導(dǎo)致的不確定性問題，對(duì)集合的描述更加準(zhǔn)確和全面。3.1.3決策表與屬性約簡決策表是一種特殊的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，在粗糙集理論中具有重要的應(yīng)用。它通常由條件屬性集C和決策屬性集D組成，其中C\capD=\varnothing。決策表的每一行代表一個(gè)對(duì)象，每一列代表一個(gè)屬性，表格中的元素表示對(duì)象在相應(yīng)屬性上的取值。例如，對(duì)于一個(gè)關(guān)于變壓器故障診斷的決策表，條件屬性可能包括變壓器的油溫、油中溶解氣體含量、繞組直流電阻等，決策屬性則表示變壓器是否發(fā)生故障以及故障的類型。屬性約簡是粗糙集理論的核心任務(wù)之一，其目的是在保持決策表分類能力不變的前提下，去除冗余的條件屬性，保留對(duì)決策屬性最有影響的關(guān)鍵屬性。冗余屬性是指那些去掉后不會(huì)改變決策表中對(duì)象分類結(jié)果的屬性。通過屬性約簡，可以簡化決策規(guī)則，提高決策效率，同時(shí)也能更好地揭示數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)和規(guī)律。例如，在上述變壓器故障診斷決策表中，如果經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，某一條件屬性（如變壓器的外殼溫度）對(duì)判斷變壓器是否發(fā)生故障以及故障類型的影響非常小，去掉該屬性后決策表的分類能力并未改變，那么這個(gè)屬性就是冗余屬性，可以被約簡。屬性約簡的過程通常通過計(jì)算屬性的重要性來實(shí)現(xiàn)，重要性高的屬性被保留，重要性低的屬性則被逐步去除。屬性約簡不僅可以減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算復(fù)雜度，還能使決策規(guī)則更加簡潔明了，便于實(shí)際應(yīng)用和理解，對(duì)于提高變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性和效率具有重要意義。3.2粗糙集理論的核心算法3.2.1屬性約簡算法屬性約簡是粗糙集理論中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的在于在維持決策表分類能力恒定的情況下，去除冗余屬性，從而獲取最小屬性子集。這不僅能降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，還能使決策規(guī)則更為簡潔明了，提高診斷效率。目前，常用的屬性約簡算法包括基于分辨矩陣的算法和基于信息熵的算法?；诜直婢仃嚨乃惴ㄊ且环N較為經(jīng)典的屬性約簡方法。該算法的核心原理是通過構(gòu)建分辨矩陣來表示決策表中不同對(duì)象之間的可區(qū)分性。對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)對(duì)象的決策表，其分辨矩陣是一個(gè)n??n的矩陣，矩陣中的元素\alpha(x,y)定義為區(qū)別對(duì)象x和y的所有屬性的集合，即\alpha(x,y)=\{a\inA|f(x,a)\neqf(y,a)\}，其中A為屬性集，f(x,a)表示對(duì)象x在屬性a上的取值。通過分辨矩陣，我們可以直觀地看到哪些屬性能夠區(qū)分不同的對(duì)象。在此基礎(chǔ)上，算法進(jìn)一步導(dǎo)出區(qū)分函數(shù)\Delta，其定義為\Delta=\prod_{(x,y)\inU\timesU}\sum\alpha(x,y)，其中\(zhòng)sum\alpha(x,y)表示對(duì)\alpha(x,y)中的屬性進(jìn)行析取運(yùn)算。求解區(qū)分函數(shù)的析取范式，該范式中的每一個(gè)析取項(xiàng)即為系統(tǒng)的一個(gè)約簡。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于一個(gè)變壓器故障診斷的決策表，我們可以通過構(gòu)建分辨矩陣，找出那些對(duì)區(qū)分不同故障類型起關(guān)鍵作用的屬性，從而實(shí)現(xiàn)屬性約簡。例如，在判斷變壓器是否存在繞組短路故障時(shí)，通過分辨矩陣分析發(fā)現(xiàn)，繞組直流電阻和油中溶解氣體中乙炔的含量這兩個(gè)屬性能夠有效地區(qū)分故障和正常狀態(tài)，而其他一些屬性可能在區(qū)分過程中作用較小，可考慮約簡?；谛畔㈧氐乃惴▌t是從信息論的角度出發(fā)，利用信息熵來衡量屬性的重要性。信息熵是對(duì)信息不確定性的一種度量，屬性的信息熵越小，說明該屬性所包含的信息越確定，對(duì)分類的貢獻(xiàn)越大。在基于信息熵的屬性約簡算法中，首先計(jì)算每個(gè)屬性的信息熵，然后根據(jù)屬性的信息熵大小來確定屬性的重要性排序。通常，會(huì)選擇信息熵較小的屬性作為約簡后的屬性集。具體步驟如下：計(jì)算條件屬性集C對(duì)決策屬性集D的信息熵H(D|C)，它表示在已知條件屬性C的情況下，決策屬性D的不確定性；接著計(jì)算每個(gè)條件屬性a\inC的信息增益IG(a)=H(D)-H(D|a)，其中H(D)是決策屬性D的信息熵，信息增益越大，說明屬性a對(duì)降低決策屬性D的不確定性貢獻(xiàn)越大；按照信息增益從大到小的順序依次選擇屬性，直到所選屬性集對(duì)決策屬性的分類能力與原始條件屬性集相同為止。在變壓器故障診斷中，基于信息熵的算法可以幫助我們從眾多的故障特征屬性中，篩選出最能反映故障信息的屬性。例如，通過計(jì)算信息熵發(fā)現(xiàn)，變壓器的油溫變化率和局部放電量這兩個(gè)屬性的信息增益較大，對(duì)故障診斷的貢獻(xiàn)較為關(guān)鍵，而一些與故障關(guān)聯(lián)度較低的屬性，如變壓器的外觀顏色等屬性的信息增益幾乎為零，可進(jìn)行約簡。這兩種算法各有優(yōu)劣。基于分辨矩陣的算法直觀易懂，能夠計(jì)算出所有的約簡，但計(jì)算量較大，尤其是當(dāng)決策表規(guī)模較大時(shí)，分辨矩陣的構(gòu)建和區(qū)分函數(shù)的求解會(huì)消耗大量的時(shí)間和空間資源。基于信息熵的算法計(jì)算效率相對(duì)較高，能夠快速地得到一個(gè)較優(yōu)的約簡結(jié)果，但它通常只能得到一個(gè)約簡，可能會(huì)遺漏其他同樣有效的約簡。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來選擇合適的屬性約簡算法，或者將兩種算法結(jié)合使用，以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)，提高屬性約簡的效果。3.2.2規(guī)則提取算法在完成屬性約簡后，從約簡后的決策表中提取診斷規(guī)則是實(shí)現(xiàn)變壓器故障診斷的關(guān)鍵步驟。規(guī)則提取的目的是從約簡后的決策表中挖掘出隱藏的知識(shí)，以規(guī)則的形式表達(dá)出來，從而為故障診斷提供決策依據(jù)。規(guī)則提取的基本方法是基于決策表中的條件屬性和決策屬性之間的關(guān)系。對(duì)于約簡后的決策表，每一行都代表一個(gè)對(duì)象，其條件屬性值和決策屬性值構(gòu)成了一個(gè)規(guī)則的前提和結(jié)論。例如，對(duì)于一個(gè)簡化后的變壓器故障診斷決策表，若條件屬性為“繞組直流電阻超出正常范圍”和“油中乙炔含量過高”，決策屬性為“變壓器存在繞組短路故障”，那么可以提取出規(guī)則：如果繞組直流電阻超出正常范圍且油中乙炔含量過高，那么變壓器存在繞組短路故障。在實(shí)際提取過程中，通常采用一些算法來生成簡潔、有效的規(guī)則。常見的算法有歸納算法，它通過對(duì)決策表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)，找出條件屬性和決策屬性之間的一般性規(guī)律，從而生成規(guī)則。另一種是基于遺傳算法的規(guī)則提取方法，遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，它通過對(duì)規(guī)則的種群進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，逐步進(jìn)化出適應(yīng)度較高的規(guī)則。在變壓器故障診斷中，基于遺傳算法的規(guī)則提取方法可以在大量的可能規(guī)則中，搜索出最能準(zhǔn)確診斷故障的規(guī)則集合。根據(jù)提取的規(guī)則進(jìn)行故障診斷決策時(shí)，首先獲取變壓器當(dāng)前的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其與規(guī)則中的條件屬性格式一致。然后，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)與提取的規(guī)則進(jìn)行匹配，如果數(shù)據(jù)滿足某條規(guī)則的前提條件，則根據(jù)該規(guī)則的結(jié)論判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型。例如，當(dāng)檢測(cè)到某臺(tái)變壓器的繞組直流電阻比正常范圍高出20%，且油中乙炔含量達(dá)到了預(yù)警值，這與之前提取的“繞組直流電阻超出正常范圍且油中乙炔含量過高，則變壓器存在繞組短路故障”的規(guī)則前提條件相匹配，那么就可以判斷該變壓器存在繞組短路故障。通過這種方式，利用提取的規(guī)則能夠快速、準(zhǔn)確地對(duì)變壓器故障進(jìn)行診斷決策，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。3.3粗糙集理論在故障診斷中的優(yōu)勢(shì)在變壓器故障診斷領(lǐng)域，粗糙集理論展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢(shì)，為解決傳統(tǒng)診斷方法面臨的困境提供了新的有效途徑。粗糙集理論能夠有效處理不精確、不完備的數(shù)據(jù)。在變壓器運(yùn)行過程中，由于受到各種復(fù)雜因素的影響，所采集到的故障數(shù)據(jù)往往包含噪聲、缺失值等不精確信息，且數(shù)據(jù)可能存在不完備的情況。傳統(tǒng)的故障診斷方法在面對(duì)這些不精確和不完備數(shù)據(jù)時(shí)，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性會(huì)受到嚴(yán)重影響。而粗糙集理論基于自身獨(dú)特的上下近似和邊界域概念，能夠?qū)@些不確定信息進(jìn)行合理的分析和處理。例如，在對(duì)變壓器油中溶解氣體含量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，即使部分?jǐn)?shù)據(jù)存在一定的測(cè)量誤差或缺失，粗糙集理論也可以通過上下近似的計(jì)算，確定數(shù)據(jù)的大致范圍和可能的歸屬，從而在一定程度上減少不精確數(shù)據(jù)對(duì)診斷結(jié)果的干擾，更準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的故障信息。該理論無需先驗(yàn)知識(shí)即可從數(shù)據(jù)中提煉隱含知識(shí)。在變壓器故障診斷中，獲取準(zhǔn)確的先驗(yàn)知識(shí)往往需要大量的實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)積累，成本較高且具有一定的局限性。粗糙集理論則直接從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，提取出對(duì)故障診斷有價(jià)值的知識(shí)。以變壓器的故障診斷決策表為例，粗糙集理論可以在沒有任何先驗(yàn)假設(shè)的情況下，對(duì)條件屬性和決策屬性之間的關(guān)系進(jìn)行挖掘，找出那些對(duì)判斷變壓器故障類型起關(guān)鍵作用的屬性，實(shí)現(xiàn)屬性約簡，從而簡化診斷過程，提高診斷效率。粗糙集理論還能夠有效提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過屬性約簡，去除冗余屬性，保留關(guān)鍵屬性，使得診斷模型更加簡潔高效，減少了因冗余信息導(dǎo)致的誤診和漏診概率。同時(shí)，從約簡后的決策表中提取的診斷規(guī)則更加準(zhǔn)確地反映了故障特征與故障類型之間的內(nèi)在聯(lián)系，為故障診斷提供了更可靠的決策依據(jù)。例如，在實(shí)際的變壓器故障診斷案例中，基于粗糙集理論提取的規(guī)則能夠準(zhǔn)確地判斷出變壓器的繞組短路故障，與實(shí)際故障情況相符，相比傳統(tǒng)診斷方法，大大提高了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，為及時(shí)采取維修措施、保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力支持。四、基于粗糙集理論的變壓器故障診斷模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)來源與采集方法變壓器故障診斷的數(shù)據(jù)來源廣泛，主要包括在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)。在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過安裝在變壓器上的各類傳感器，實(shí)時(shí)采集變壓器運(yùn)行過程中的各種參數(shù)，為故障診斷提供了豐富的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。這些傳感器如同變壓器的“神經(jīng)末梢”，能夠敏銳地感知變壓器的運(yùn)行狀態(tài)變化。例如，油溫傳感器可以精確測(cè)量變壓器油的溫度，變壓器正常運(yùn)行時(shí)，油溫通常保持在一定范圍內(nèi)，當(dāng)油溫異常升高時(shí)，可能預(yù)示著變壓器內(nèi)部存在過熱故障。油中溶解氣體傳感器則能夠檢測(cè)出油中各種氣體的含量，如氫氣、甲烷、乙烯、乙炔等，這些氣體含量的變化與變壓器內(nèi)部的故障類型密切相關(guān)，通過分析這些氣體含量的變化趨勢(shì)，可以判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型。局部放電傳感器用于監(jiān)測(cè)變壓器內(nèi)部的局部放電情況，局部放電是變壓器絕緣故障的重要征兆之一，通過監(jiān)測(cè)局部放電的強(qiáng)度、頻率等參數(shù)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)絕緣缺陷，防止故障的進(jìn)一步發(fā)展。電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)則是通過定期對(duì)變壓器進(jìn)行電氣試驗(yàn)獲得的，它是對(duì)變壓器運(yùn)行狀態(tài)的階段性全面檢測(cè)，能夠反映變壓器在特定時(shí)刻的性能狀況。繞組直流電阻測(cè)試通過測(cè)量繞組的直流電阻，判斷繞組是否存在短路、斷路或接觸不良等問題。正常情況下，繞組直流電阻應(yīng)在一定范圍內(nèi)，若電阻值異常增大或減小，可能意味著繞組存在故障。絕緣電阻測(cè)試用于檢測(cè)變壓器絕緣的整體狀況，通過測(cè)量絕緣電阻值，可以判斷絕緣是否受潮、老化或損壞。變比測(cè)試則是檢查變壓器的變比是否符合設(shè)計(jì)要求，變比異?？赡苁怯捎诶@組匝數(shù)錯(cuò)誤、分接開關(guān)故障等原因引起的。在數(shù)據(jù)采集過程中，采用了多種先進(jìn)的設(shè)備和技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對(duì)于在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用高精度的傳感器和可靠的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。這些傳感器經(jīng)過嚴(yán)格的校準(zhǔn)和測(cè)試，具有高精度、高穩(wěn)定性的特點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確地測(cè)量各種參數(shù)。數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)則采用了冗余設(shè)計(jì)和加密技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和可靠性，防止數(shù)據(jù)丟失或被篡改。對(duì)于電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)，使用專業(yè)的試驗(yàn)儀器和規(guī)范的試驗(yàn)流程，嚴(yán)格按照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行操作，減少人為因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響。在進(jìn)行繞組直流電阻測(cè)試時(shí)，使用高精度的電阻測(cè)試儀，并在測(cè)試前對(duì)儀器進(jìn)行校準(zhǔn)，確保測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性。在進(jìn)行絕緣電阻測(cè)試時(shí)，嚴(yán)格控制測(cè)試環(huán)境的溫度和濕度，按照標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試步驟進(jìn)行操作，以獲得可靠的測(cè)試數(shù)據(jù)。4.1.2數(shù)據(jù)清洗與歸一化在數(shù)據(jù)采集過程中，由于受到各種因素的影響，采集到的數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值等問題，這些問題會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和后續(xù)的分析處理，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。噪聲數(shù)據(jù)是指那些由于傳感器故障、電磁干擾、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤等原因?qū)е碌钠x真實(shí)值的數(shù)據(jù)。這些噪聲數(shù)據(jù)會(huì)干擾數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，使分析結(jié)果產(chǎn)生偏差。對(duì)于噪聲數(shù)據(jù)，采用濾波算法進(jìn)行處理。均值濾波是一種簡單而常用的濾波方法，它通過計(jì)算數(shù)據(jù)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來代替窗口中心的數(shù)據(jù)值，從而平滑數(shù)據(jù)，去除噪聲。對(duì)于一組包含噪聲的油溫?cái)?shù)據(jù)，使用均值濾波算法，設(shè)置窗口大小為5，計(jì)算窗口內(nèi)5個(gè)數(shù)據(jù)的平均值，并用該平均值代替窗口中心的數(shù)據(jù)值，經(jīng)過多次迭代處理，有效地去除了噪聲，使油溫?cái)?shù)據(jù)更加平滑，更能反映變壓器的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)。缺失值是指數(shù)據(jù)集中某些屬性值的缺失，這可能是由于傳感器故障、數(shù)據(jù)采集失敗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)錯(cuò)誤等原因造成的。缺失值會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，影響數(shù)據(jù)分析的全面性和準(zhǔn)確性。對(duì)于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用不同的處理方法。當(dāng)數(shù)據(jù)具有一定的趨勢(shì)時(shí)，可以使用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。根據(jù)前后數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，通過線性計(jì)算來估計(jì)缺失值。若某段時(shí)間內(nèi)的油中溶解氣體含量數(shù)據(jù)存在缺失值，而該時(shí)間段內(nèi)氣體含量呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì)，可根據(jù)前后相鄰時(shí)刻的氣體含量數(shù)據(jù)，利用線性插值公式計(jì)算出缺失值，從而使數(shù)據(jù)完整，便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，其目的在于消除不同屬性數(shù)據(jù)之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，提升模型的訓(xùn)練效果和穩(wěn)定性。在變壓器故障診斷中，不同的特征參數(shù)，如油溫、繞組直流電阻、油中溶解氣體含量等，它們的量綱和取值范圍各不相同。油溫的取值范圍可能在幾十?dāng)z氏度到上百攝氏度之間，而繞組直流電阻的取值范圍可能在毫歐到歐姆之間，油中溶解氣體含量的取值范圍則可能在ppm級(jí)別。如果不進(jìn)行歸一化處理，這些不同量綱的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練產(chǎn)生較大影響，導(dǎo)致模型難以收斂，或者使某些特征的權(quán)重過大，而另一些特征的權(quán)重過小，從而影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。常用的數(shù)據(jù)歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化通過將數(shù)據(jù)線性變換到[0,1]區(qū)間，其公式為：x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)集中該屬性的最小值和最大值，x_{new}為歸一化后的數(shù)據(jù)。對(duì)于一組油溫?cái)?shù)據(jù)，其最小值為30℃，最大值為80℃，當(dāng)某一時(shí)刻的油溫為50℃時(shí)，通過最小-最大歸一化計(jì)算可得：x_{new}=\frac{50-30}{80-30}=\frac{20}{50}=0.4，即將該油溫值歸一化為0.4。Z-score歸一化則是基于數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化，公式為：x_{new}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。Z-score歸一化能夠使數(shù)據(jù)具有零均值和單位方差，在一些對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求的模型中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Z-score歸一化常常能取得較好的效果。在變壓器故障診斷模型訓(xùn)練中，根據(jù)具體的模型需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的數(shù)據(jù)歸一化方法，能夠有效地提高模型的性能和診斷準(zhǔn)確率。4.2基于粗糙集的屬性約簡4.2.1構(gòu)建變壓器故障診斷決策表構(gòu)建變壓器故障診斷決策表是基于粗糙集理論進(jìn)行故障診斷的重要基礎(chǔ)。在完成數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理后，我們需要確定條件屬性和決策屬性，以此構(gòu)建決策表。條件屬性是與變壓器運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的各種特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠反映變壓器的運(yùn)行狀況，為故障診斷提供線索；決策屬性則是變壓器的故障類型，是我們最終要判斷的結(jié)果。通過大量的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例分析，我們確定了以下條件屬性：變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（包括氫氣H_2、甲烷CH_4、乙烯C_2H_4、乙炔C_2H_2、一氧化碳CO、二氧化碳CO_2）、局部放電量（PD）。這些條件屬性從不同方面反映了變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。油溫是變壓器運(yùn)行中的一個(gè)重要參數(shù)，正常運(yùn)行時(shí)，油溫會(huì)保持在一定的范圍內(nèi)，當(dāng)油溫異常升高時(shí)，可能預(yù)示著變壓器內(nèi)部存在過熱故障；繞組直流電阻的變化可以反映繞組是否存在短路、斷路或接觸不良等問題；油中溶解氣體含量的變化與變壓器內(nèi)部的故障類型密切相關(guān)，不同的故障類型會(huì)導(dǎo)致油中溶解氣體成分和含量的不同；局部放電量則是變壓器絕緣狀況的重要指標(biāo)，局部放電的增加可能意味著絕緣性能下降。決策屬性確定為變壓器的故障類型，包括正常狀態(tài)（N）、繞組短路（WS）、鐵芯多點(diǎn)接地（CG）、絕緣老化（IA）、分接開關(guān)故障（TSF）。這些故障類型涵蓋了變壓器常見的故障情況，通過對(duì)這些故障類型的判斷，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的故障并采取相應(yīng)的措施?；谏鲜鰲l件屬性和決策屬性，構(gòu)建的變壓器故障診斷決策表結(jié)構(gòu)如下表所示：樣本編號(hào)油溫（T）繞組直流電阻（R）H_2CH_4C_2H_4C_2H_2COCO_2局部放電量（PD）故障類型1800.55010502010010N21000.4580201553012020WS3900.526015802511015IA4850.55512602210512N51100.481003020104015030WS6950.5170181002811518IA7880.55813702410813N81050.4690251883513025WS9920.56516902611216IA101080.4795281993814028WS在這個(gè)決策表中，每一行代表一個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含了各個(gè)條件屬性的值以及對(duì)應(yīng)的決策屬性值。通過對(duì)決策表的分析和處理，可以挖掘出條件屬性與決策屬性之間的內(nèi)在關(guān)系，為后續(xù)的屬性約簡和規(guī)則提取提供數(shù)據(jù)支持。4.2.2應(yīng)用粗糙集算法進(jìn)行屬性約簡在構(gòu)建好變壓器故障診斷決策表后，為了簡化診斷過程、提高診斷效率，我們選擇基于信息熵的屬性約簡算法對(duì)決策表進(jìn)行處理。該算法從信息論的角度出發(fā)，利用信息熵來衡量屬性的重要性，能夠在保持決策表分類能力不變的前提下，去除冗余屬性，保留關(guān)鍵屬性。基于信息熵的屬性約簡算法執(zhí)行過程如下：計(jì)算決策屬性的信息熵：決策屬性的信息熵反映了決策屬性的不確定性程度。設(shè)決策屬性為D，其可能的取值為d_1,d_2,\cdots,d_n，樣本總數(shù)為N，屬于d_i類的樣本數(shù)為N_i，則決策屬性D的信息熵H(D)計(jì)算公式為：H(D)=-\sum_{i=1}^{n}\frac{N_i}{N}\log_2\frac{N_i}{N}在我們的變壓器故障診斷決策表中，假設(shè)正常狀態(tài)樣本數(shù)為N_N，繞組短路樣本數(shù)為N_{WS}，鐵芯多點(diǎn)接地樣本數(shù)為N_{CG}，絕緣老化樣本數(shù)為N_{IA}，分接開關(guān)故障樣本數(shù)為N_{TSF}，總樣本數(shù)為N，則決策屬性的信息熵為：H(D)=-\left(\frac{N_N}{N}\log_2\frac{N_N}{N}+\frac{N_{WS}}{N}\log_2\frac{N_{WS}}{N}+\frac{N_{CG}}{N}\log_2\frac{N_{CG}}{N}+\frac{N_{IA}}{N}\log_2\frac{N_{IA}}{N}+\frac{N_{TSF}}{N}\log_2\frac{N_{TSF}}{N}\right)計(jì)算條件屬性對(duì)決策屬性的條件熵：對(duì)于每個(gè)條件屬性C_i，計(jì)算在已知C_i的條件下決策屬性D的條件熵H(D|C_i)，它表示在已知條件屬性C_i的情況下，決策屬性D的不確定性程度。條件熵H(D|C_i)的計(jì)算公式為：H(D|C_i)=-\sum_{j=1}^{m}\frac{|X_j|}{N}\sum_{i=1}^{n}\frac{|X_j\capd_i|}{|X_j|}\log_2\frac{|X_j\capd_i|}{|X_j|}其中，X_j是由條件屬性C_i劃分的等價(jià)類，|X_j|表示等價(jià)類X_j中的樣本數(shù)，|X_j\capd_i|表示等價(jià)類X_j中屬于d_i類的樣本數(shù)，m是等價(jià)類的個(gè)數(shù)。計(jì)算屬性的信息增益：屬性的信息增益表示在已知某個(gè)條件屬性后，決策屬性不確定性的減少程度，信息增益越大，說明該屬性對(duì)決策屬性的影響越大，越重要。屬性C_i的信息增益IG(C_i)計(jì)算公式為：IG(C_i)=H(D)-H(D|C_i)選擇信息增益最大的屬性加入約簡集：從所有條件屬性中選擇信息增益最大的屬性C_{max}，將其加入約簡集RED中。判斷是否滿足約簡條件：計(jì)算約簡集RED對(duì)決策屬性D的分類能力，如果與原始條件屬性集對(duì)決策屬性D的分類能力相同，則停止約簡；否則，重復(fù)步驟2-4，繼續(xù)選擇信息增益最大的屬性加入約簡集，直到滿足約簡條件。經(jīng)過基于信息熵的屬性約簡算法處理后，得到約簡后的屬性集為：油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、C_2H_2）、局部放電量（PD）。與約簡前相比，去除了甲烷（CH_4）、乙烯（C_2H_4）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO_2）這幾個(gè)屬性。這是因?yàn)樵谟?jì)算信息增益的過程中，發(fā)現(xiàn)這些屬性對(duì)決策屬性（故障類型）的不確定性減少程度較小，即它們?cè)趨^(qū)分不同故障類型時(shí)的作用相對(duì)較弱，屬于冗余屬性，因此在約簡過程中被去除。約簡后的屬性集更加簡潔，不僅減少了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度，還能夠更突出關(guān)鍵屬性對(duì)故障診斷的影響，提高故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。4.3故障診斷規(guī)則提取4.3.1從約簡后的決策表提取規(guī)則從約簡后的決策表中提取故障診斷規(guī)則是實(shí)現(xiàn)變壓器故障準(zhǔn)確診斷的關(guān)鍵步驟。以約簡后的決策表為基礎(chǔ)，依據(jù)條件屬性與決策屬性之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來構(gòu)建規(guī)則。對(duì)于每一條記錄，將約簡后的條件屬性值作為規(guī)則的前件，決策屬性值作為規(guī)則的后件，從而形成一條完整的故障診斷規(guī)則。例如，從約簡后的決策表中提取出這樣一條規(guī)則：若油溫（T）高于95℃，繞組直流電阻（R）低于0.48Ω，油中氫氣（H_2）含量高于80ppm，乙炔（C_2H_2）含量高于5ppm，局部放電量（PD）高于20pC，則變壓器存在繞組短路故障。這條規(guī)則明確了在滿足特定條件屬性值的情況下，變壓器出現(xiàn)繞組短路故障的可能性極高。通過大量這樣的規(guī)則提取，能夠全面覆蓋變壓器可能出現(xiàn)的各種故障情況，為故障診斷提供豐富的決策依據(jù)。為了更清晰地展示規(guī)則提取過程，以另一條記錄為例，若油溫（T）處于85-95℃之間，繞組直流電阻（R）在0.5-0.52Ω范圍內(nèi)，油中氫氣（H_2）含量在55-65ppm之間，乙炔（C_2H_2）含量為0ppm，局部放電量（PD）在12-16pC之間，則變壓器處于正常狀態(tài)。這條規(guī)則清晰地界定了變壓器正常運(yùn)行時(shí)的條件屬性范圍，有助于及時(shí)判斷變壓器是否處于穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)際應(yīng)用中，這些規(guī)則以簡潔明了的“如果……那么……”形式呈現(xiàn)，易于理解和應(yīng)用。它們直觀地反映了變壓器運(yùn)行參數(shù)與故障類型之間的內(nèi)在聯(lián)系，為運(yùn)維人員提供了明確的故障診斷指導(dǎo)。通過將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)與這些規(guī)則進(jìn)行匹配，能夠快速準(zhǔn)確地判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型，為及時(shí)采取維修措施提供有力支持，有效保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。4.3.2規(guī)則的優(yōu)化與驗(yàn)證在提取故障診斷規(guī)則后，這些規(guī)則可能存在冗余和沖突等問題，影響診斷的準(zhǔn)確性和效率，因此需要進(jìn)行優(yōu)化。冗余規(guī)則是指那些條件部分完全相同，但結(jié)論部分也相同的規(guī)則，或者是條件部分包含其他規(guī)則的條件，且結(jié)論相同的規(guī)則。這些冗余規(guī)則不僅增加了規(guī)則庫的存儲(chǔ)空間，還會(huì)在匹配過程中消耗更多的時(shí)間，降低診斷效率。對(duì)于冗余規(guī)則，可以通過比較不同規(guī)則的條件和結(jié)論，將完全相同或包含關(guān)系的冗余規(guī)則刪除，只保留其中一條具有代表性的規(guī)則。例如，存在兩條規(guī)則，規(guī)則1為“若油溫高于95℃，繞組直流電阻低于0.48Ω，油中氫氣含量高于80ppm，乙炔含量高于5ppm，局部放電量高于20pC，則變壓器存在繞組短路故障”，規(guī)則2為“若油溫高于95℃，繞組直流電阻低于0.48Ω，油中氫氣含量高于80ppm，乙炔含量高于5ppm，局部放電量高于25pC，則變壓器存在繞組短路故障”，可以發(fā)現(xiàn)規(guī)則2的條件部分包含在規(guī)則1中，且結(jié)論相同，因此可以刪除規(guī)則2。規(guī)則沖突則是指不同規(guī)則的條件部分相似，但結(jié)論部分不同，這會(huì)導(dǎo)致在診斷過程中產(chǎn)生不確定性和錯(cuò)誤判斷。例如，規(guī)則3為“若油溫高于100℃，繞組直流電阻低于0.45Ω，油中氫氣含量高于90ppm，乙炔含量高于8ppm，局部放電量高于25pC，則變壓器存在繞組短路故障”，規(guī)則4為“若油溫高于100℃，繞組直流電阻低于0.45Ω，油中氫氣含量高于90ppm，乙炔含量高于8ppm，局部放電量高于25pC，則變壓器存在鐵芯多點(diǎn)接地故障”，這兩條規(guī)則條件相同但結(jié)論不同，就產(chǎn)生了沖突。解決規(guī)則沖突的方法通常是根據(jù)規(guī)則的置信度、支持度等指標(biāo)來進(jìn)行判斷和選擇。置信度表示在滿足條件的情況下，結(jié)論成立的概率；支持度則表示滿足條件和結(jié)論的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。通過計(jì)算這些指標(biāo)，選擇置信度和支持度較高的規(guī)則作為最終的診斷規(guī)則，或者對(duì)沖突規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步的分析和調(diào)整，如增加更多的條件屬性來區(qū)分不同的結(jié)論，以消除沖突。為了驗(yàn)證規(guī)則的準(zhǔn)確性和有效性，采用實(shí)際案例和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。收集某變電站多臺(tái)變壓器的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例，這些案例涵蓋了各種故障類型以及不同程度的故障情況。將這些實(shí)際數(shù)據(jù)代入提取和優(yōu)化后的規(guī)則中進(jìn)行診斷，并將診斷結(jié)果與實(shí)際故障情況進(jìn)行對(duì)比分析。例如，對(duì)于一臺(tái)實(shí)際發(fā)生繞組短路故障的變壓器，其運(yùn)行數(shù)據(jù)為油溫105℃，繞組直流電阻0.46Ω，油中氫氣含量95ppm，乙炔含量10ppm，局部放電量30pC，根據(jù)規(guī)則判斷為繞組短路故障，與實(shí)際故障情況相符，驗(yàn)證了規(guī)則在該案例中的準(zhǔn)確性。通過對(duì)大量實(shí)際案例的驗(yàn)證，統(tǒng)計(jì)規(guī)則的診斷準(zhǔn)確率、誤診率和漏診率等指標(biāo)。如果診斷準(zhǔn)確率較高，誤診率和漏診率較低，說明規(guī)則具有較好的準(zhǔn)確性和有效性；反之，則需要對(duì)規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)整。在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證過程中，還可以與其他傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比，如基于油中溶解氣體分析的IEC三比值法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法等，評(píng)估基于粗糙集理論提取的規(guī)則在診斷性能上的優(yōu)勢(shì)和不足，從而不斷改進(jìn)和完善規(guī)則，提高變壓器故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更有力的保障。五、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1實(shí)際變壓器故障案例分析5.1.1案例背景與數(shù)據(jù)收集本案例選取了某變電站一臺(tái)運(yùn)行多年的110kV電力變壓器，該變壓器型號(hào)為SFP10-75000/110，自投入運(yùn)行以來，一直承擔(dān)著該區(qū)域的主要供電任務(wù)。在長期運(yùn)行過程中，受到電、熱、機(jī)械應(yīng)力以及環(huán)境因素等多方面的影響，變壓器逐漸出現(xiàn)了一些異常現(xiàn)象。在一次常規(guī)巡檢中，運(yùn)維人員發(fā)現(xiàn)該變壓器的油溫比平時(shí)偏高，且油枕中的油位也有所下降。同時(shí)，在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)顯示變壓器的局部放電量有輕微增加的趨勢(shì)。為了進(jìn)一步確定變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)維人員立即對(duì)變壓器進(jìn)行了全面的檢測(cè)，包括電氣試驗(yàn)和油中溶解氣體分析。電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要包括繞組直流電阻測(cè)試、絕緣電阻測(cè)試、變比測(cè)試以及介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量等。繞組直流電阻測(cè)試結(jié)果顯示，A相繞組的直流電阻值比其他兩相略高，偏差超出了正常范圍；絕緣電阻測(cè)試表明，變壓器整體絕緣電阻值有所下降，但仍在合格范圍內(nèi)；變比測(cè)試結(jié)果正常，未發(fā)現(xiàn)變比異常的情況；介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量結(jié)果顯示，變壓器的介質(zhì)損耗因數(shù)略有增加，說明絕緣性能有一定程度的下降。油中溶解氣體數(shù)據(jù)則通過氣相色譜儀進(jìn)行分析，得到了氫氣（H_2）、甲烷（CH_4）、乙烯（C_2H_4）、乙炔（C_2H_2）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO_2）等氣體的含量。分析結(jié)果顯示，氫氣含量為80μL/L，甲烷含量為25μL/L，乙烯含量為15μL/L，乙炔含量為5μL/L，一氧化碳含量為30μL/L，二氧化碳含量為120μL/L。與正常運(yùn)行數(shù)據(jù)相比，氫氣、乙炔和一氧化碳的含量明顯升高，這表明變壓器內(nèi)部可能存在故障。除了上述電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)和油中溶解氣體數(shù)據(jù)外，還收集了變壓器的運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)，包括過去幾年的油溫變化、負(fù)載情況、檢修記錄等。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)基于粗糙集理論的故障診斷提供了豐富的信息，有助于更全面、準(zhǔn)確地分析變壓器的故障原因和類型。5.1.2基于粗糙集理論的診斷過程在獲取了該變壓器的相關(guān)數(shù)據(jù)后，依據(jù)前文構(gòu)建的基于粗糙集理論的故障診斷模型，對(duì)這些數(shù)據(jù)展開處理與分析。首先，將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，涵蓋數(shù)據(jù)清洗與歸一化操作。運(yùn)用濾波算法去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，通過線性插值法填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值，以此確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性。采用最小-最大歸一化方法，將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間，使數(shù)據(jù)具備可比性。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，構(gòu)建變壓器故障診斷決策表。確定條件屬性為變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、CH_4、C_2H_4、C_2H_2、CO、CO_2）以及局部放電量（PD）；決策屬性設(shè)定為變壓器的故障類型，包含正常狀態(tài)（N）、繞組短路（WS）、鐵芯多點(diǎn)接地（CG）、絕緣老化（IA）和分接開關(guān)故障（TSF）。依據(jù)收集的數(shù)據(jù)，填充決策表中的各個(gè)屬性值，從而得到完整的決策表。接著，運(yùn)用基于信息熵的屬性約簡算法對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡。計(jì)算決策屬性的信息熵，衡量其不確定性程度；再計(jì)算各條件屬性對(duì)決策屬性的條件熵，以評(píng)估在已知條件屬性時(shí)決策屬性的不確定性；進(jìn)而得出各屬性的信息增益，信息增益越大，表明該屬性對(duì)決策屬性的影響越大。按照信息增益從大到小的順序，依次選擇屬性加入約簡集，直至約簡集對(duì)決策屬性的分類能力與原始條件屬性集相同。經(jīng)過屬性約簡后，得到的約簡屬性集為變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、C_2H_2）以及局部放電量（PD），去除了甲烷（CH_4）、乙烯（C_2H_4）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO_2）等冗余屬性。從約簡后的決策表中提取故障診斷規(guī)則。以約簡后的條件屬性值作為規(guī)則的前件，決策屬性值作為規(guī)則的后件，構(gòu)建規(guī)則。例如，提取出規(guī)則：若油溫（T）高于95℃，繞組直流電阻（R）低于0.48Ω，油中氫氣（H_2）含量高于80ppm，乙炔（C_2H_2）含量高于5ppm，局部放電量（PD）高于20pC，則變壓器存在繞組短路故障。通過全面提取規(guī)則，形成了一套完整的故障診斷規(guī)則庫。對(duì)提取的規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化與驗(yàn)證。排查并刪除冗余規(guī)則，解決規(guī)則沖突問題，提升規(guī)則的準(zhǔn)確性與有效性。運(yùn)用實(shí)際案例和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)規(guī)則進(jìn)行檢驗(yàn)，將實(shí)際數(shù)據(jù)代入規(guī)則中進(jìn)行診斷，并與實(shí)際故障情況對(duì)比分析。統(tǒng)計(jì)規(guī)則的診斷準(zhǔn)確率、誤診率和漏診率等指標(biāo)，依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以提高規(guī)則的可靠性。5.1.3診斷結(jié)果與實(shí)際情況對(duì)比基于粗糙集理論的故障診斷模型對(duì)該變壓器的故障診斷結(jié)果顯示，變壓器存在繞組短路故障。這一診斷結(jié)果是依據(jù)約簡后的屬性和提取的故障診斷規(guī)則得出的。從約簡后的屬性來看，變壓器油溫偏高，繞組直流電阻A相略高于其他兩相，油中氫氣和乙炔含量明顯升高，局部放電量也有增加，這些特征與繞組短路故障的規(guī)則相匹配。將診斷結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比，在對(duì)變壓器進(jìn)行吊芯檢查后，發(fā)現(xiàn)A相繞組存在部分匝間短路的情況，與基于粗糙集理論的診斷結(jié)果一致，表明該診斷方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過此次案例分析，總結(jié)出在診斷過程中，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理是關(guān)鍵，只有保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，才能為后續(xù)的屬性約簡和規(guī)則提取提供可靠的基礎(chǔ)?；谛畔㈧氐膶傩约s簡算法能夠有效地去除冗余屬性，突出關(guān)鍵屬性對(duì)故障診斷的影響，提高診斷效率。從實(shí)際案例中也發(fā)現(xiàn)，在規(guī)則提取和優(yōu)化過程中，需要充分考慮各種可能的情況，不斷完善規(guī)則庫，以提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。5.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.2.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為了驗(yàn)證基于粗糙集理論的變壓器故障診斷方法的有效性，設(shè)計(jì)了如下實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)?zāi)康脑谟谠u(píng)估基于粗糙集理論構(gòu)建的變壓器故障診斷模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)，包括診斷準(zhǔn)確率、誤診率、漏診率等關(guān)鍵指標(biāo)，通過與其他傳統(tǒng)診斷方法進(jìn)行對(duì)比，明確該方法的優(yōu)勢(shì)與不足，為其進(jìn)一步優(yōu)化和實(shí)際應(yīng)用提供依據(jù)。實(shí)驗(yàn)步驟如下：利用專業(yè)的變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，該平臺(tái)能夠精確模擬變壓器的多種實(shí)際運(yùn)行工況以及各類常見故障，如繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地、絕緣老化、分接開關(guān)故障等。在模擬過程中，通過調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的參數(shù)，設(shè)置不同的故障場(chǎng)景和運(yùn)行條件，以獲取豐富多樣的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。使用高精度的傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，實(shí)時(shí)采集變壓器在不同運(yùn)行狀態(tài)下的各種參數(shù)，包括油溫、繞組直流電阻、油中溶解氣體含量、局部放電量等。這些傳感器經(jīng)過嚴(yán)格校準(zhǔn)，確保采集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。數(shù)據(jù)采集設(shè)備具備高速數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)功能，能夠?qū)⒉杉降臄?shù)據(jù)及時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心進(jìn)行后續(xù)處理。對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等操作。運(yùn)用濾波算法去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，通過線性插值法填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值，采用最小-最大歸一化方法將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間，使數(shù)據(jù)具備可比性，為后續(xù)的分析和模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。依據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建變壓器故障診斷決策表。確定條件屬性為變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、CH_4、C_2H_4、C_2H_2、CO、CO_2）以及局部放電量（PD）；決策屬性設(shè)定為變壓器的故障類型，包含正常狀態(tài)（N）、繞組短路（WS）、鐵芯多點(diǎn)接地（CG）、絕緣老化（IA）和分接開關(guān)故障（TSF）。依據(jù)收集的數(shù)據(jù)，填充決策表中的各個(gè)屬性值，從而得到完整的決策表。運(yùn)用基于信息熵的屬性約簡算法對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡，去除冗余屬性，保留關(guān)鍵屬性，簡化診斷過程，提高診斷效率。從約簡后的決策表中提取故障診斷規(guī)則，構(gòu)建完整的故障診斷規(guī)則庫。對(duì)提取的規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化與驗(yàn)證，排查并刪除冗余規(guī)則，解決規(guī)則沖突問題，提升規(guī)則的準(zhǔn)確性與有效性。運(yùn)用實(shí)際案例和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)規(guī)則進(jìn)行檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)規(guī)則的診斷準(zhǔn)確率、誤診率和漏診率等指標(biāo)，依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以提高規(guī)則的可靠性。實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、高精度傳感器（如油溫傳感器、繞組直流電阻傳感器、油中溶解氣體傳感器、局部放電傳感器等）、數(shù)據(jù)采集設(shè)備（具備高速數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)功能）、數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)（安裝有數(shù)據(jù)處理和分析軟件）。數(shù)據(jù)來源主要包括兩部分：一部分是通過變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，涵蓋了多種故障類型和運(yùn)行工況下的變壓器參數(shù)；另一部分是從實(shí)際變電站收集的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例，這些數(shù)據(jù)真實(shí)反映了變壓器在實(shí)際運(yùn)行中的情況。在數(shù)據(jù)處理方面，首先對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除明顯錯(cuò)誤和異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)；然后進(jìn)行歸一化處理，使不同屬性的數(shù)據(jù)具有相同的量綱和取值范圍，便于后續(xù)的分析和計(jì)算。通過這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，為實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行和結(jié)果的準(zhǔn)確性提供了有力保障。5.2.2實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析在實(shí)驗(yàn)過程中，嚴(yán)格按照預(yù)先設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)步驟進(jìn)行操作。利用變壓器故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，依次模擬了變壓器的正常運(yùn)行狀態(tài)以及繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地、絕緣老化、分接開關(guān)故障等常見故障狀態(tài)。在每種狀態(tài)下，通過高精度傳感器實(shí)時(shí)采集變壓器的油溫、繞組直流電阻、油中溶解氣體含量、局部放電量等關(guān)鍵參數(shù)，并使用數(shù)據(jù)采集設(shè)備將這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確記錄下來。對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行全面細(xì)致的預(yù)處理。運(yùn)用均值濾波算法去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，該算法通過計(jì)算數(shù)據(jù)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來代替窗口中心的數(shù)據(jù)值，有效地平滑了數(shù)據(jù)，使采集到的油溫?cái)?shù)據(jù)更加穩(wěn)定，避免了因噪聲導(dǎo)致的數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)后續(xù)分析的影響。采用線性插值法填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值，根據(jù)前后數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，通過線性計(jì)算來估計(jì)缺失值，確保了數(shù)據(jù)的完整性。例如，在某段時(shí)間內(nèi)的油中溶解氣體含量數(shù)據(jù)存在缺失值，利用線性插值法，根據(jù)前后相鄰時(shí)刻的氣體含量數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地計(jì)算出了缺失值，為后續(xù)的分析提供了完整的數(shù)據(jù)支持。采用最小-最大歸一化方法將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間，使數(shù)據(jù)具備可比性。對(duì)于油溫?cái)?shù)據(jù)，其原始取值范圍可能在幾十?dāng)z氏度到上百攝氏度之間，通過最小-最大歸一化計(jì)算，將其映射到[0,1]區(qū)間，與其他屬性數(shù)據(jù)在同一尺度上進(jìn)行分析。依據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，精心構(gòu)建變壓器故障診斷決策表。確定條件屬性為變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、CH_4、C_2H_4、C_2H_2、CO、CO_2）以及局部放電量（PD）；決策屬性設(shè)定為變壓器的故障類型，包含正常狀態(tài)（N）、繞組短路（WS）、鐵芯多點(diǎn)接地（CG）、絕緣老化（IA）和分接開關(guān)故障（TSF）。將采集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤地填充到?jīng)Q策表中，確保決策表的完整性和準(zhǔn)確性。運(yùn)用基于信息熵的屬性約簡算法對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡。詳細(xì)計(jì)算決策屬性的信息熵，衡量其不確定性程度；再計(jì)算各條件屬性對(duì)決策屬性的條件熵，以評(píng)估在已知條件屬性時(shí)決策屬性的不確定性；進(jìn)而得出各屬性的信息增益，信息增益越大，表明該屬性對(duì)決策屬性的影響越大。按照信息增益從大到小的順序，依次選擇屬性加入約簡集，直至約簡集對(duì)決策屬性的分類能力與原始條件屬性集相同。經(jīng)過屬性約簡后，得到的約簡屬性集為變壓器油溫（T）、繞組直流電阻（R）、油中溶解氣體含量（H_2、C_2H_2）以及局部放電量（PD），去除了甲烷（CH_4）、乙烯（C_2H_4）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO_2）等冗余屬性，簡化了診斷過程，提高了診斷效率。從約簡后的決策表中提取故障診斷規(guī)則。以約簡后的條件屬性值作為規(guī)則的前件，決策屬性值作為規(guī)則的后件，構(gòu)建規(guī)則。例如，提取出規(guī)則：若油溫（T）高于95℃，繞組直流電阻（R）低于0.48Ω，油中氫氣（H_2）含量高于80ppm，乙炔（C_2H_2）含量高于5ppm，局部放電量（PD）高于20pC，則變壓器存在繞組短路故障。通過全面提取規(guī)則，形成了一套完整的故障診斷規(guī)則庫。對(duì)提取的規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化與驗(yàn)證。仔細(xì)排查并刪除冗余規(guī)則，解決規(guī)則沖突問題，提升規(guī)則的準(zhǔn)確性與有效性。運(yùn)用實(shí)際案例和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)規(guī)則進(jìn)行檢驗(yàn)，將實(shí)際數(shù)據(jù)代入規(guī)則中進(jìn)行診斷，并與實(shí)際故障情況對(duì)比分析。通過多次實(shí)驗(yàn)，得到了豐富的實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)。為了更直觀地展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果，繪制了如下圖表：故障類型診斷樣本數(shù)正確診斷數(shù)誤診數(shù)漏診數(shù)診斷準(zhǔn)確率誤診率漏診率繞組短路5