基于軟測(cè)量技術(shù)的干式變壓器故障精準(zhǔn)診斷體系構(gòu)建與實(shí)踐研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，干式變壓器占據(jù)著關(guān)鍵地位，作為電能傳輸和分配的核心設(shè)備，廣泛應(yīng)用于城市電網(wǎng)、高層建筑、工廠企業(yè)等眾多領(lǐng)域。相較于油浸式變壓器，干式變壓器具有難燃、安全、維護(hù)方便、體積小等顯著優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于對(duì)防火、防爆和環(huán)境要求較高的場(chǎng)所。隨著城市化進(jìn)程的加速和電力需求的持續(xù)增長(zhǎng)，干式變壓器的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，其運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性對(duì)于保障電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。然而，干式變壓器在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，不可避免地會(huì)受到各種因素的影響，從而引發(fā)故障。例如，長(zhǎng)期承受高電壓和大電流的作用，會(huì)使變壓器內(nèi)部的絕緣材料逐漸老化、性能下降；環(huán)境溫度過(guò)高、濕度過(guò)大或存在腐蝕性氣體，會(huì)加速絕緣材料的劣化，降低其絕緣性能；頻繁的負(fù)荷變化和短路故障，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大的電動(dòng)力和熱量，對(duì)變壓器的繞組、鐵芯等部件造成損壞。這些故障不僅會(huì)導(dǎo)致變壓器自身的損壞，還可能引發(fā)電力系統(tǒng)的停電事故，給社會(huì)生產(chǎn)和生活帶來(lái)嚴(yán)重影響，甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的干式變壓器故障診斷方法，主要依賴于人工巡檢和定期預(yù)防性試驗(yàn)，如絕緣電阻測(cè)試、繞組直流電阻測(cè)量、變比測(cè)試等。這些方法雖然在一定程度上能夠發(fā)現(xiàn)一些潛在的故障隱患，但存在明顯的局限性。人工巡檢受限于人的主觀判斷和檢測(cè)手段，難以全面、準(zhǔn)確地檢測(cè)到變壓器內(nèi)部的微小故障；定期預(yù)防性試驗(yàn)需要停電進(jìn)行，不僅影響電力系統(tǒng)的正常供電，而且試驗(yàn)周期較長(zhǎng)，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障的發(fā)展趨勢(shì)。此外，對(duì)于一些復(fù)雜的故障類型，傳統(tǒng)方法往往難以準(zhǔn)確判斷故障的原因和部位，導(dǎo)致維修工作的盲目性和低效性。軟測(cè)量技術(shù)作為一種新興的檢測(cè)技術(shù)，近年來(lái)在工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)與故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。軟測(cè)量技術(shù)是基于過(guò)程變量之間的關(guān)系，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，利用易測(cè)變量來(lái)推斷難以直接測(cè)量的重要變量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和優(yōu)化控制。將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于干式變壓器故障診斷，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)對(duì)干式變壓器運(yùn)行過(guò)程中的各種易測(cè)參數(shù)，如電壓、電流、溫度、振動(dòng)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，利用軟測(cè)量模型可以準(zhǔn)確地推斷出變壓器內(nèi)部的絕緣狀態(tài)、繞組變形程度、局部放電等關(guān)鍵信息，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警和診斷。軟測(cè)量技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)干式變壓器的在線監(jiān)測(cè)，無(wú)需停電進(jìn)行檢測(cè)，大大提高了故障診斷的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，減少了停電時(shí)間和經(jīng)濟(jì)損失。此外，軟測(cè)量技術(shù)還可以與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高故障診斷的智能化水平，為干式變壓器的狀態(tài)檢修和運(yùn)維管理提供有力的技術(shù)支持。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷方面的研究起步較早，取得了一系列具有重要參考價(jià)值的成果。美國(guó)電力科學(xué)研究院（EPRI）長(zhǎng)期致力于電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的研究，在干式變壓器軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用方面，通過(guò)對(duì)大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，建立了基于多變量統(tǒng)計(jì)分析的軟測(cè)量模型，能夠有效監(jiān)測(cè)變壓器的絕緣狀態(tài)和繞組溫度。該模型綜合考慮了電壓、電流、環(huán)境溫度等多個(gè)易測(cè)變量，利用主成分分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）等方法提取關(guān)鍵特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器內(nèi)部關(guān)鍵參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。相關(guān)研究成果在實(shí)際應(yīng)用中顯著提高了干式變壓器的運(yùn)行可靠性，減少了故障發(fā)生的概率。日本學(xué)者在軟測(cè)量技術(shù)與人工智能算法相結(jié)合方面進(jìn)行了深入探索。他們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等智能算法應(yīng)用于干式變壓器故障診斷軟測(cè)量模型的構(gòu)建中，通過(guò)對(duì)變壓器運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)、局部放電信號(hào)等進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障類型和故障程度的準(zhǔn)確識(shí)別。例如，采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)不同故障狀態(tài)下的干式變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)提取信號(hào)中的特征信息，準(zhǔn)確判斷出繞組松動(dòng)、鐵芯多點(diǎn)接地等常見(jiàn)故障，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了較高水平，為干式變壓器的故障診斷提供了新的技術(shù)思路和方法。在國(guó)內(nèi)，隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷領(lǐng)域的研究也日益受到重視。眾多科研機(jī)構(gòu)和高校紛紛開(kāi)展相關(guān)研究工作，取得了不少具有創(chuàng)新性的成果。清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)干式變壓器的局部放電故障，提出了一種基于小波變換和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量診斷方法。該方法首先利用小波變換對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行降噪和特征提取，然后將提取的特征輸入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行故障診斷。通過(guò)對(duì)實(shí)際運(yùn)行的干式變壓器進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了該方法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出局部放電故障，并對(duì)故障的嚴(yán)重程度進(jìn)行評(píng)估，有效提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。西安交通大學(xué)在干式變壓器溫度場(chǎng)軟測(cè)量建模方面取得了重要進(jìn)展。他們基于有限元分析方法，建立了干式變壓器的三維電磁熱耦合模型，考慮了繞組、鐵芯、絕緣材料等部件的熱傳導(dǎo)、對(duì)流和輻射等傳熱過(guò)程，通過(guò)對(duì)模型的求解，得到了變壓器內(nèi)部溫度場(chǎng)的分布情況。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）建立了溫度軟測(cè)量模型，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)變壓器的熱點(diǎn)溫度，為變壓器的運(yùn)行維護(hù)提供了重要依據(jù)。然而，當(dāng)前軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷領(lǐng)域的研究仍存在一些不足之處。一方面，軟測(cè)量模型的準(zhǔn)確性和可靠性受限于樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。實(shí)際運(yùn)行中的干式變壓器工況復(fù)雜多變，獲取的樣本數(shù)據(jù)往往存在噪聲干擾、數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題，影響了模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。另一方面，對(duì)于一些復(fù)雜的故障類型，如多種故障同時(shí)發(fā)生的情況，現(xiàn)有的軟測(cè)量診斷方法難以準(zhǔn)確判斷故障的原因和部位，診斷精度有待進(jìn)一步提高。此外，軟測(cè)量技術(shù)在實(shí)際工程應(yīng)用中的成本較高，需要投入大量的硬件設(shè)備和軟件資源，限制了其大規(guī)模推廣應(yīng)用。未來(lái)的研究需要在提高樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量、改進(jìn)軟測(cè)量建模方法、降低應(yīng)用成本等方面開(kāi)展深入工作，以推動(dòng)軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在深入探索軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷中的應(yīng)用，通過(guò)建立精準(zhǔn)有效的軟測(cè)量模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)干式變壓器運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障的準(zhǔn)確診斷，具體研究目標(biāo)如下：構(gòu)建高精度軟測(cè)量模型：針對(duì)干式變壓器運(yùn)行過(guò)程中的復(fù)雜工況和多參數(shù)耦合問(wèn)題，綜合考慮電磁、熱、機(jī)械等多物理場(chǎng)因素，利用先進(jìn)的建模方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，建立能夠準(zhǔn)確反映變壓器內(nèi)部關(guān)鍵參數(shù)與外部易測(cè)參數(shù)之間關(guān)系的軟測(cè)量模型，提高對(duì)絕緣狀態(tài)、繞組溫度、局部放電等關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測(cè)精度。實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警與診斷：通過(guò)對(duì)軟測(cè)量模型輸出結(jié)果的實(shí)時(shí)分析，結(jié)合故障診斷算法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)干式變壓器運(yùn)行中的潛在故障隱患，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警。同時(shí)，準(zhǔn)確判斷故障類型、部位和嚴(yán)重程度，為故障處理和維修提供科學(xué)依據(jù)，有效降低故障發(fā)生率，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。提高故障診斷的實(shí)時(shí)性和智能化水平：利用在線監(jiān)測(cè)技術(shù)和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)干式變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸，確保軟測(cè)量模型能夠及時(shí)處理最新數(shù)據(jù)，提高故障診斷的實(shí)時(shí)性。引入人工智能技術(shù)，如專家系統(tǒng)、智能決策算法等，使故障診斷系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的故障情況自動(dòng)給出合理的維修建議和決策，實(shí)現(xiàn)故障診斷的智能化。本研究在模型構(gòu)建和算法應(yīng)用方面具有以下創(chuàng)新點(diǎn)：多源數(shù)據(jù)融合建模：突破傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)源建模的局限，融合干式變壓器運(yùn)行過(guò)程中的電氣參數(shù)（如電壓、電流、功率等）、熱參數(shù)（如繞組溫度、油溫、環(huán)境溫度等）、振動(dòng)參數(shù)以及局部放電信號(hào)等多源數(shù)據(jù)，充分挖掘不同類型數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和互補(bǔ)信息，建立多源數(shù)據(jù)融合的軟測(cè)量模型，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。自適應(yīng)建模與更新：考慮到干式變壓器運(yùn)行環(huán)境和工況的變化，提出一種基于在線學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的軟測(cè)量模型更新機(jī)制。模型能夠根據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，適應(yīng)變壓器運(yùn)行狀態(tài)的變化，保持良好的預(yù)測(cè)性能，有效解決模型因工況變化而導(dǎo)致的預(yù)測(cè)精度下降問(wèn)題?；旌现悄芩惴☉?yīng)用：將多種智能算法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，如將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用遺傳算法的全局搜索能力優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和診斷精度；將深度學(xué)習(xí)算法與專家系統(tǒng)相結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的特征提取能力對(duì)變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，再結(jié)合專家系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行故障判斷和決策，充分發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢(shì)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和智能化水平。二、軟測(cè)量技術(shù)與干式變壓器故障相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1軟測(cè)量技術(shù)原理剖析2.1.1軟測(cè)量基本原理闡述軟測(cè)量技術(shù)是一種基于推斷控制思想的新型檢測(cè)技術(shù)，其核心在于利用工業(yè)過(guò)程中易測(cè)的輔助變量，通過(guò)建立合適的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)難以直接測(cè)量的主導(dǎo)變量的準(zhǔn)確估計(jì)。在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，許多關(guān)鍵變量，如干式變壓器的內(nèi)部絕緣狀態(tài)、繞組溫度、局部放電量等，由于測(cè)量技術(shù)的限制或測(cè)量成本過(guò)高，難以通過(guò)傳統(tǒng)的傳感器直接獲取。而軟測(cè)量技術(shù)則提供了一種有效的解決方案，它通過(guò)分析過(guò)程變量之間的內(nèi)在關(guān)系，選擇與主導(dǎo)變量密切相關(guān)且易于測(cè)量的輔助變量，如電壓、電流、環(huán)境溫度、振動(dòng)信號(hào)等，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來(lái)推斷主導(dǎo)變量的值。以干式變壓器繞組溫度的軟測(cè)量為例，繞組溫度是反映變壓器運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)，但直接測(cè)量繞組溫度較為困難。軟測(cè)量技術(shù)通過(guò)選取變壓器的負(fù)載電流、油溫、環(huán)境溫度等輔助變量，利用傳熱學(xué)原理和經(jīng)驗(yàn)公式，建立繞組溫度與這些輔助變量之間的數(shù)學(xué)模型。在實(shí)際運(yùn)行中，實(shí)時(shí)采集輔助變量的數(shù)據(jù)，代入模型中即可計(jì)算出繞組溫度的估計(jì)值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)繞組溫度的間接測(cè)量。這種方法避免了直接測(cè)量帶來(lái)的技術(shù)難題和成本增加，同時(shí)能夠提供連續(xù)、實(shí)時(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)測(cè)和控制提供了有力支持。與傳統(tǒng)測(cè)量技術(shù)相比，軟測(cè)量技術(shù)在工業(yè)測(cè)量中具有顯著優(yōu)勢(shì)。軟測(cè)量技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)一些無(wú)法直接測(cè)量或難以測(cè)量的變量的有效估計(jì)，拓寬了工業(yè)測(cè)量的范圍。它能夠充分利用工業(yè)過(guò)程中的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，無(wú)需額外安裝昂貴的傳感器，降低了測(cè)量成本。軟測(cè)量模型可以根據(jù)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行在線更新和優(yōu)化，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力，能夠適應(yīng)工業(yè)過(guò)程中工況的變化，提高測(cè)量的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，軟測(cè)量技術(shù)還可以與先進(jìn)的控制算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化控制，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在化工生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵成分濃度的軟測(cè)量和控制，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的精細(xì)化管理，降低原材料消耗，減少?gòu)U品率，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。2.1.2軟測(cè)量技術(shù)構(gòu)成要素軟測(cè)量技術(shù)主要由輔助變量選擇、數(shù)據(jù)采集與處理、軟測(cè)量模型構(gòu)建等要素構(gòu)成，各要素相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同決定了軟測(cè)量技術(shù)的性能和應(yīng)用效果。輔助變量的選擇是軟測(cè)量技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其選擇的合理性直接影響到軟測(cè)量模型的準(zhǔn)確性和可靠性。輔助變量應(yīng)具備以下幾個(gè)原則：一是關(guān)聯(lián)性，輔助變量與主導(dǎo)變量之間應(yīng)存在緊密的內(nèi)在聯(lián)系，能夠通過(guò)數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確反映主導(dǎo)變量的變化趨勢(shì)。在干式變壓器故障診斷中，選擇與絕緣狀態(tài)密切相關(guān)的局部放電信號(hào)、介質(zhì)損耗因數(shù)等作為輔助變量，能夠有效提高對(duì)絕緣狀態(tài)的軟測(cè)量精度。二是特異性，輔助變量應(yīng)能夠?qū)χ鲗?dǎo)變量產(chǎn)生獨(dú)特的影響，避免與其他變量之間存在過(guò)多的冗余信息。三是過(guò)程適應(yīng)性，輔助變量應(yīng)能夠適應(yīng)工業(yè)過(guò)程的變化和干擾，在不同的工況下都能穩(wěn)定可靠地測(cè)量。四是精確性，輔助變量的測(cè)量精度應(yīng)滿足軟測(cè)量的要求，否則會(huì)影響主導(dǎo)變量的估計(jì)精度。五是魯棒性，輔助變量應(yīng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力，能夠在噪聲、干擾等復(fù)雜環(huán)境下保持穩(wěn)定的測(cè)量性能。在實(shí)際應(yīng)用中，需要綜合考慮以上原則，結(jié)合工業(yè)過(guò)程的特點(diǎn)和實(shí)際需求，選擇合適的輔助變量。數(shù)據(jù)采集與處理是軟測(cè)量技術(shù)的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)是構(gòu)建有效軟測(cè)量模型的前提。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，應(yīng)確保采集的數(shù)據(jù)具有代表性、完整性和準(zhǔn)確性。為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、濾波、歸一化等操作。數(shù)據(jù)清洗主要是去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和缺失值，提高數(shù)據(jù)的可靠性；濾波則是采用各種濾波算法，如均值濾波、中值濾波、卡爾曼濾波等，去除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲和隨機(jī)干擾，平滑數(shù)據(jù)曲線；歸一化是將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的量綱，便于數(shù)據(jù)的比較和分析，提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。此外，還可以采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，充分利用多源數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在干式變壓器運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，將電氣參數(shù)、溫度參數(shù)、振動(dòng)參數(shù)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，能夠更全面地反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，為軟測(cè)量模型的構(gòu)建提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。軟測(cè)量模型是軟測(cè)量技術(shù)的核心，其性能直接決定了軟測(cè)量的精度和可靠性。根據(jù)建模方法的不同，軟測(cè)量模型可分為機(jī)理模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃突旌夏Ｐ?。機(jī)理模型是基于工業(yè)過(guò)程的物理、化學(xué)原理，通過(guò)建立數(shù)學(xué)方程來(lái)描述過(guò)程變量之間的關(guān)系。機(jī)理模型具有明確的物理意義和較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)，能夠準(zhǔn)確反映過(guò)程的本質(zhì)特性，但對(duì)于復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程，建立機(jī)理模型往往需要深入了解過(guò)程的內(nèi)部機(jī)理，難度較大，且模型的參數(shù)難以準(zhǔn)確確定。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t是通過(guò)對(duì)大量實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和處理，利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法建立的模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ途哂休^強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征信息，對(duì)復(fù)雜的非線性關(guān)系具有良好的擬合能力，但模型的物理意義不明確，泛化能力相對(duì)較弱?；旌夏Ｐ蛣t結(jié)合了機(jī)理模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)點(diǎn)，既利用了過(guò)程的物理原理，又充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的自學(xué)習(xí)能力，能夠提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)工業(yè)過(guò)程的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)情況，選擇合適的建模方法，構(gòu)建性能優(yōu)良的軟測(cè)量模型。2.2干式變壓器常見(jiàn)故障類型與原因分析2.2.1繞組故障繞組作為干式變壓器的核心部件之一，在電能傳輸過(guò)程中起著關(guān)鍵作用。繞組故障是干式變壓器常見(jiàn)的故障類型之一，主要包括繞組層間短路、匝間短路、繞組變形、絕緣損壞等。繞組層間短路和匝間短路是較為常見(jiàn)的故障形式。當(dāng)繞組的絕緣材料由于長(zhǎng)期運(yùn)行、過(guò)熱、過(guò)電壓等原因而老化、損壞時(shí)，相鄰的繞組層或匝之間的絕緣性能下降，就可能發(fā)生短路現(xiàn)象。例如，在干式變壓器長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，繞組會(huì)受到電磁力、熱應(yīng)力等多種因素的作用，導(dǎo)致絕緣材料逐漸老化、變脆，失去原有的絕緣性能。此外，當(dāng)變壓器遭受雷擊、操作過(guò)電壓等沖擊時(shí)，瞬間的高電壓可能會(huì)擊穿繞組的絕緣，引發(fā)層間或匝間短路。短路發(fā)生后，繞組中的電流會(huì)急劇增大，產(chǎn)生大量的熱量，進(jìn)一步加劇絕緣材料的損壞，形成惡性循環(huán)，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致變壓器燒毀。繞組變形也是一種不容忽視的故障。在變壓器遭受短路電流沖擊時(shí)，強(qiáng)大的電動(dòng)力會(huì)作用于繞組，使繞組發(fā)生軸向或徑向的變形。這種變形可能導(dǎo)致繞組的機(jī)械結(jié)構(gòu)受損，如繞組的支撐件松動(dòng)、繞組的間距改變等，進(jìn)而影響繞組的正常運(yùn)行。長(zhǎng)期的繞組變形還可能使絕緣材料受到額外的機(jī)械應(yīng)力，加速絕緣的老化和損壞，增加短路故障的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。例如，某變電站的干式變壓器在一次短路故障后，雖然及時(shí)切除了故障，但在后續(xù)的檢查中發(fā)現(xiàn)繞組出現(xiàn)了明顯的變形，經(jīng)過(guò)分析，是短路電流產(chǎn)生的電動(dòng)力導(dǎo)致繞組的軸向支撐結(jié)構(gòu)失效，使繞組發(fā)生了軸向位移和變形。絕緣損壞是導(dǎo)致繞組故障的重要原因之一。除了上述的老化、電動(dòng)力作用等因素外，環(huán)境因素如高溫、潮濕、污穢等也會(huì)對(duì)繞組的絕緣性能產(chǎn)生不利影響。高溫會(huì)加速絕緣材料的老化，降低其絕緣強(qiáng)度；潮濕會(huì)使絕緣材料的含水量增加，導(dǎo)致絕緣性能下降；污穢則會(huì)在絕緣表面形成導(dǎo)電層，引發(fā)沿面放電，進(jìn)一步破壞絕緣。例如，在一些高溫潮濕的地區(qū)，干式變壓器的繞組絕緣容易受到侵蝕，導(dǎo)致絕緣電阻下降，出現(xiàn)絕緣故障。2.2.2鐵芯故障鐵芯是干式變壓器實(shí)現(xiàn)電磁轉(zhuǎn)換的重要部件，其正常運(yùn)行對(duì)于變壓器的性能至關(guān)重要。鐵芯故障主要包括鐵芯多點(diǎn)接地、接地不良、鐵芯局部過(guò)熱、鐵芯短路等。鐵芯多點(diǎn)接地是一種常見(jiàn)的故障。正常情況下，鐵芯應(yīng)只有一點(diǎn)接地，以保證鐵芯處于零電位，避免產(chǎn)生懸浮電位而引發(fā)放電現(xiàn)象。然而，當(dāng)鐵芯的絕緣損壞，如絕緣夾件、穿心螺桿的絕緣套管受潮、老化、破裂等，或者在變壓器安裝、檢修過(guò)程中不慎遺留金屬異物，使鐵芯與其他金屬部件接觸，就可能導(dǎo)致鐵芯出現(xiàn)多點(diǎn)接地。多點(diǎn)接地會(huì)在鐵芯中形成閉合回路，產(chǎn)生環(huán)流，引起鐵芯局部過(guò)熱，嚴(yán)重時(shí)可能燒損鐵芯。例如，某干式變壓器在運(yùn)行一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)鐵芯接地電流異常增大，經(jīng)過(guò)檢查，是由于鐵芯絕緣夾件受潮，絕緣電阻下降，導(dǎo)致鐵芯與夾件之間形成了多點(diǎn)接地，產(chǎn)生了較大的環(huán)流，使鐵芯局部溫度升高。接地不良也是鐵芯常見(jiàn)的故障之一。接地不良可能是由于接地連接松動(dòng)、接地導(dǎo)線截面積過(guò)小、接地電阻過(guò)大等原因造成的。接地不良會(huì)導(dǎo)致鐵芯的接地效果不佳，無(wú)法有效釋放鐵芯中的感應(yīng)電荷，使鐵芯出現(xiàn)懸浮電位，引發(fā)放電現(xiàn)象，損壞鐵芯絕緣。此外，接地不良還可能影響變壓器的繼電保護(hù)裝置的正常動(dòng)作，降低變壓器運(yùn)行的可靠性。例如，某變電站的干式變壓器在進(jìn)行預(yù)防性試驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)鐵芯接地電阻超標(biāo)，經(jīng)過(guò)檢查，是接地導(dǎo)線的連接部位松動(dòng)，接觸電阻增大，導(dǎo)致接地不良。鐵芯局部過(guò)熱可能是由于鐵芯多點(diǎn)接地、硅鋼片間絕緣損壞、鐵芯中存在局部短路等原因引起的。局部過(guò)熱會(huì)使鐵芯的溫度升高，加速鐵芯絕緣材料的老化，降低鐵芯的磁導(dǎo)率，影響變壓器的性能。長(zhǎng)期的局部過(guò)熱還可能導(dǎo)致鐵芯燒損，使變壓器無(wú)法正常運(yùn)行。例如，某干式變壓器在運(yùn)行過(guò)程中，油溫正常，但鐵芯溫度異常升高，經(jīng)過(guò)檢查，是由于鐵芯中的硅鋼片間絕緣損壞，導(dǎo)致鐵芯局部短路，產(chǎn)生了較大的渦流，引起鐵芯局部過(guò)熱。2.2.3其他故障除了繞組故障和鐵芯故障外，干式變壓器還可能出現(xiàn)分接開(kāi)關(guān)故障、引線故障、冷卻系統(tǒng)故障等其他類型的故障。分接開(kāi)關(guān)用于調(diào)節(jié)變壓器的輸出電壓，其故障主要表現(xiàn)為接觸不良、觸頭燒損、分接位置不正確等。接觸不良是分接開(kāi)關(guān)常見(jiàn)的故障之一，通常是由于分接開(kāi)關(guān)的觸頭表面氧化、有油污，或者觸頭彈簧壓力不足等原因?qū)е碌摹＝佑|不良會(huì)使分接開(kāi)關(guān)在切換過(guò)程中產(chǎn)生電弧，燒損觸頭，增加接觸電阻，導(dǎo)致局部過(guò)熱，嚴(yán)重時(shí)可能引發(fā)分接開(kāi)關(guān)燒毀。例如，某干式變壓器在進(jìn)行分接開(kāi)關(guān)切換操作后，發(fā)現(xiàn)輸出電壓異常，經(jīng)過(guò)檢查，是分接開(kāi)關(guān)的觸頭接觸不良，在切換過(guò)程中產(chǎn)生了電弧，燒損了觸頭，使接觸電阻增大，導(dǎo)致輸出電壓下降。分接位置不正確可能是由于操作人員誤操作，或者分接開(kāi)關(guān)的指示裝置故障等原因造成的。分接位置不正確會(huì)使變壓器的輸出電壓不符合要求，影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。例如，某用戶在調(diào)整干式變壓器的分接開(kāi)關(guān)時(shí)，由于看錯(cuò)分接位置指示，將分接開(kāi)關(guān)調(diào)整到了錯(cuò)誤的位置，導(dǎo)致變壓器輸出電壓過(guò)高，影響了用戶設(shè)備的正常運(yùn)行。引線故障主要包括引線接頭松動(dòng)、引線絕緣損壞、引線斷裂等。引線接頭松動(dòng)通常是由于安裝工藝不良，或者在變壓器運(yùn)行過(guò)程中受到振動(dòng)、熱脹冷縮等因素的影響，導(dǎo)致接頭的緊固螺栓松動(dòng)。引線接頭松動(dòng)會(huì)使接觸電阻增大，產(chǎn)生發(fā)熱現(xiàn)象，嚴(yán)重時(shí)可能引發(fā)引線接頭燒斷。例如，某干式變壓器在運(yùn)行過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)引線接頭處溫度異常升高，經(jīng)過(guò)檢查，是引線接頭的緊固螺栓松動(dòng)，接觸電阻增大，導(dǎo)致發(fā)熱。引線絕緣損壞可能是由于長(zhǎng)期受到電場(chǎng)、熱場(chǎng)、機(jī)械應(yīng)力等因素的作用，或者受到外力破壞，如小動(dòng)物咬噬、施工碰撞等，導(dǎo)致絕緣性能下降。引線絕緣損壞會(huì)引發(fā)引線對(duì)其他部件的放電，甚至短路，造成嚴(yán)重的事故。例如，某變電站的干式變壓器在一次施工過(guò)程中，由于施工人員操作不當(dāng)，碰傷了引線的絕緣，導(dǎo)致引線對(duì)變壓器外殼放電，引發(fā)了短路故障，造成了停電事故。冷卻系統(tǒng)故障會(huì)影響變壓器的散熱效果，導(dǎo)致變壓器油溫過(guò)高，加速絕緣材料的老化，降低變壓器的使用壽命。冷卻系統(tǒng)故障主要包括冷卻風(fēng)扇故障、冷卻水泵故障、散熱器堵塞等。冷卻風(fēng)扇故障可能是由于風(fēng)扇電機(jī)燒毀、風(fēng)扇葉片損壞、風(fēng)扇控制電路故障等原因造成的。冷卻水泵故障通常是由于水泵電機(jī)故障、水泵葉輪損壞、水泵密封不嚴(yán)等原因引起的。散熱器堵塞可能是由于散熱器表面積塵過(guò)多、冷卻水中含有雜質(zhì)等原因?qū)е碌?。例如，某干式變壓器在夏季高溫天氣運(yùn)行時(shí)，由于冷卻風(fēng)扇電機(jī)燒毀，無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)，導(dǎo)致變壓器油溫迅速升高，超過(guò)了允許值，為了避免變壓器損壞，不得不采取緊急降溫措施，如增加臨時(shí)冷卻設(shè)備等。三、基于軟測(cè)量技術(shù)的干式變壓器故障診斷模型構(gòu)建3.1輔助變量的篩選與數(shù)據(jù)采集3.1.1輔助變量選擇依據(jù)輔助變量的合理選擇是構(gòu)建高效軟測(cè)量模型的基礎(chǔ)，對(duì)于干式變壓器故障診斷至關(guān)重要。結(jié)合干式變壓器常見(jiàn)故障類型及故障特征，從電氣量、溫度、振動(dòng)和局部放電等多個(gè)方面綜合考慮輔助變量的選取，確保所選變量與變壓器運(yùn)行狀態(tài)密切相關(guān)，能夠準(zhǔn)確反映故障信息。在電氣量方面，電壓、電流、功率等參數(shù)是反映干式變壓器運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵指標(biāo)。正常運(yùn)行時(shí)，干式變壓器的電壓和電流應(yīng)保持穩(wěn)定，且符合額定值。當(dāng)出現(xiàn)繞組短路、鐵芯故障等問(wèn)題時(shí)，電壓和電流會(huì)發(fā)生明顯變化。繞組匝間短路會(huì)導(dǎo)致短路匝內(nèi)電流急劇增大，相應(yīng)的相電流也會(huì)增大，同時(shí)電壓會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)三相電壓和電流的幅值、相位以及它們之間的關(guān)系，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣故障的跡象。功率因數(shù)也是一個(gè)重要的電氣量輔助變量，它反映了變壓器的用電效率和無(wú)功功率消耗情況。當(dāng)變壓器內(nèi)部存在故障時(shí)，如鐵芯飽和、繞組絕緣損壞等，會(huì)導(dǎo)致功率因數(shù)發(fā)生變化，偏離正常范圍。因此，監(jiān)測(cè)功率因數(shù)的變化可以為故障診斷提供重要線索。溫度參數(shù)對(duì)于干式變壓器的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)同樣不可或缺。繞組溫度、鐵芯溫度和油溫是直接反映變壓器發(fā)熱情況的關(guān)鍵指標(biāo)。干式變壓器在運(yùn)行過(guò)程中，由于繞組和鐵芯中的電阻損耗以及磁滯損耗等原因，會(huì)產(chǎn)生熱量，導(dǎo)致溫度升高。正常情況下，變壓器的溫度應(yīng)在合理范圍內(nèi)波動(dòng)，且各部分溫度分布相對(duì)均勻。如果繞組或鐵芯出現(xiàn)局部過(guò)熱，可能是由于繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地、散熱不良等原因引起的。繞組層間短路會(huì)使短路部位的電阻增大，產(chǎn)生更多的熱量，導(dǎo)致繞組溫度異常升高。因此，通過(guò)監(jiān)測(cè)繞組溫度、鐵芯溫度和油溫的變化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的過(guò)熱故障。環(huán)境溫度和冷卻介質(zhì)溫度也會(huì)對(duì)干式變壓器的運(yùn)行溫度產(chǎn)生影響，在分析溫度數(shù)據(jù)時(shí)，需要綜合考慮這些因素。在夏季高溫環(huán)境下，變壓器的散熱條件變差，運(yùn)行溫度可能會(huì)升高，此時(shí)需要加強(qiáng)對(duì)溫度的監(jiān)測(cè)和控制。振動(dòng)信號(hào)也是反映干式變壓器運(yùn)行狀態(tài)的重要信息。變壓器在運(yùn)行過(guò)程中，由于電磁力的作用，會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)。正常運(yùn)行時(shí)，變壓器的振動(dòng)信號(hào)具有一定的頻率和幅值特征。當(dāng)出現(xiàn)繞組松動(dòng)、鐵芯松動(dòng)、機(jī)械部件磨損等故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的頻率和幅值會(huì)發(fā)生變化。繞組松動(dòng)會(huì)導(dǎo)致電磁力不平衡，使振動(dòng)信號(hào)的頻率和幅值發(fā)生波動(dòng)，出現(xiàn)異常的振動(dòng)頻率成分。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析和時(shí)域分析，可以提取出故障特征，判斷變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)還可以與其他輔助變量相結(jié)合，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。局部放電是干式變壓器絕緣故障的重要表現(xiàn)形式之一，局部放電信號(hào)的監(jiān)測(cè)對(duì)于絕緣狀態(tài)評(píng)估和故障診斷具有重要意義。當(dāng)變壓器內(nèi)部的絕緣材料存在缺陷或老化時(shí)，在電場(chǎng)的作用下會(huì)發(fā)生局部放電現(xiàn)象。局部放電會(huì)產(chǎn)生高頻脈沖信號(hào)，通過(guò)檢測(cè)這些信號(hào)的幅值、頻率、相位等參數(shù)，可以判斷絕緣故障的類型和嚴(yán)重程度。根據(jù)局部放電信號(hào)的特征，可以區(qū)分出不同類型的絕緣缺陷，如氣隙放電、沿面放電、內(nèi)部放電等。局部放電信號(hào)的監(jiān)測(cè)還可以結(jié)合其他絕緣參數(shù)，如絕緣電阻、介質(zhì)損耗因數(shù)等，進(jìn)行綜合分析，提高絕緣狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性。3.1.2數(shù)據(jù)采集方法與系統(tǒng)搭建為了獲取準(zhǔn)確、可靠的輔助變量數(shù)據(jù)，需要合理選擇傳感器，并搭建完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。傳感器的選型應(yīng)根據(jù)輔助變量的特性和測(cè)量要求進(jìn)行，確保傳感器具有高精度、高可靠性和良好的抗干擾能力。在電氣量傳感器選型方面，電壓傳感器可選用電壓互感器（PT），它能夠?qū)⒏唠妷喊幢壤儞Q為低電壓，便于測(cè)量和監(jiān)測(cè)。電流傳感器可采用電流互感器（CT），它能將大電流按比例轉(zhuǎn)換為小電流，滿足測(cè)量?jī)x表和保護(hù)裝置的需求。PT和CT應(yīng)具有準(zhǔn)確的變比和良好的線性度，以保證測(cè)量精度。為了提高測(cè)量的可靠性，可選用具有抗電磁干擾能力的傳感器，并采取屏蔽措施，減少外界干擾對(duì)測(cè)量信號(hào)的影響。在強(qiáng)電磁干擾環(huán)境下，可使用光纖式電壓傳感器和電流傳感器，它們具有良好的絕緣性能和抗干擾能力。溫度傳感器的選擇需根據(jù)測(cè)量部位和精度要求進(jìn)行。對(duì)于繞組溫度和鐵芯溫度的測(cè)量，常采用鉑電阻溫度傳感器（Pt100），其具有精度高、穩(wěn)定性好、線性度優(yōu)良等特點(diǎn)。Pt100可直接埋入繞組或鐵芯中，實(shí)時(shí)測(cè)量其溫度變化。對(duì)于油溫的測(cè)量，可選用熱電偶溫度傳感器，它具有響應(yīng)速度快、測(cè)量范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。在安裝溫度傳感器時(shí)，應(yīng)確保傳感器與被測(cè)物體緊密接觸，以提高測(cè)量的準(zhǔn)確性。在測(cè)量繞組溫度時(shí)，應(yīng)將Pt100傳感器預(yù)埋在繞組的熱點(diǎn)位置，以準(zhǔn)確反映繞組的最高溫度。振動(dòng)傳感器通常選用加速度傳感器，它能夠測(cè)量變壓器振動(dòng)的加速度信號(hào)。加速度傳感器應(yīng)具有較高的靈敏度和頻率響應(yīng)范圍，能夠準(zhǔn)確捕捉到變壓器振動(dòng)的微小變化。為了全面監(jiān)測(cè)變壓器的振動(dòng)情況，可在變壓器的不同部位安裝多個(gè)加速度傳感器，如在鐵芯、繞組、外殼等部位。通過(guò)對(duì)多個(gè)傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析和融合，可以更準(zhǔn)確地判斷故障的位置和類型。在安裝加速度傳感器時(shí)，應(yīng)注意傳感器的安裝方向和位置，確保其能夠準(zhǔn)確測(cè)量到振動(dòng)信號(hào)。局部放電傳感器可選用高頻電流傳感器（HFCT）、超高頻傳感器（UHF）等。HFCT主要用于檢測(cè)局部放電產(chǎn)生的脈沖電流信號(hào)，具有靈敏度高、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。UHF傳感器則用于檢測(cè)局部放電產(chǎn)生的超高頻電磁波信號(hào)，具有檢測(cè)范圍廣、定位精度高的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)變壓器的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行環(huán)境，選擇合適的局部放電傳感器。對(duì)于封閉式干式變壓器，由于內(nèi)部空間有限，可選用UHF傳感器，通過(guò)在變壓器外殼上安裝傳感器，檢測(cè)內(nèi)部的局部放電信號(hào)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)滿足實(shí)時(shí)性、可靠性和擴(kuò)展性的要求。采用分布式數(shù)據(jù)采集架構(gòu)，將各個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線或無(wú)線通信技術(shù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集終端。現(xiàn)場(chǎng)總線可選用RS485、CAN等，它們具有傳輸距離遠(yuǎn)、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。無(wú)線通信技術(shù)可采用Wi-Fi、藍(lán)牙、ZigBee等，適用于布線困難的場(chǎng)合。數(shù)據(jù)采集終端負(fù)責(zé)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、存儲(chǔ)和初步分析，并將數(shù)據(jù)上傳至監(jiān)控中心。在數(shù)據(jù)采集終端中，可采用數(shù)據(jù)濾波、數(shù)據(jù)融合等算法，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。監(jiān)控中心是數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的核心，它負(fù)責(zé)接收、存儲(chǔ)和分析來(lái)自各個(gè)數(shù)據(jù)采集終端的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)故障診斷和預(yù)警功能。監(jiān)控中心可采用服務(wù)器架構(gòu)，配備高性能的計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，以滿足大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理需求。在監(jiān)控中心中，可開(kāi)發(fā)專門(mén)的故障診斷軟件，利用軟測(cè)量技術(shù)和故障診斷算法，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，判斷干式變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并發(fā)出預(yù)警信號(hào)。通過(guò)監(jiān)控中心的可視化界面，操作人員可以實(shí)時(shí)查看變壓器的運(yùn)行參數(shù)和狀態(tài)信息，便于進(jìn)行運(yùn)維管理和決策。3.2軟測(cè)量模型的建立與優(yōu)化3.2.1機(jī)理建模干式變壓器運(yùn)行過(guò)程涉及復(fù)雜的電磁、熱傳導(dǎo)等物理過(guò)程，基于這些機(jī)理建立軟測(cè)量模型是實(shí)現(xiàn)故障診斷的重要途徑之一。在電磁機(jī)理方面，依據(jù)電磁感應(yīng)定律，當(dāng)原邊繞組通入交流電時(shí)，會(huì)在鐵芯中產(chǎn)生交變磁場(chǎng)，該磁場(chǎng)穿過(guò)副邊繞組，從而在副邊繞組中感應(yīng)出電動(dòng)勢(shì)。通過(guò)這一原理，可以建立電壓與電流之間的關(guān)系模型，以反映變壓器的電磁特性。對(duì)于一個(gè)理想的干式變壓器，其原邊電壓U_1與副邊電壓U_2的關(guān)系可以表示為U_1/U_2=N_1/N_2，其中N_1和N_2分別為原邊和副邊繞組的匝數(shù)。然而，實(shí)際的干式變壓器存在繞組電阻、漏抗等因素，會(huì)對(duì)電磁特性產(chǎn)生影響，因此需要對(duì)理想模型進(jìn)行修正。考慮繞組電阻R_1、R_2和漏抗X_1、X_2后，原邊電流I_1和副邊電流I_2與電壓之間的關(guān)系可以用以下方程組表示：\begin{cases}U_1=I_1(R_1+jX_1)+E_1\\U_2=E_2-I_2(R_2+jX_2)\\E_1/E_2=N_1/N_2\\I_1N_1=I_2N_2\end{cases}其中，E_1和E_2分別為原邊和副邊繞組的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)。通過(guò)對(duì)這些方程的求解，可以得到更準(zhǔn)確的電磁特性模型，為故障診斷提供依據(jù)。在熱傳導(dǎo)機(jī)理方面，干式變壓器運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生熱量，熱量通過(guò)繞組、鐵芯、絕緣材料等部件進(jìn)行傳導(dǎo)、對(duì)流和輻射?；跓醾鲗?dǎo)定律，可以建立溫度場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型，以預(yù)測(cè)變壓器各部分的溫度分布。假設(shè)干式變壓器的繞組和鐵芯為各向同性材料，忽略軸向的熱傳導(dǎo)，根據(jù)傅里葉熱傳導(dǎo)定律，二維穩(wěn)態(tài)熱傳導(dǎo)方程可以表示為：\frac{\partial}{\partialx}(\lambda_x\frac{\partialT}{\partialx})+\frac{\partial}{\partialy}(\lambda_y\frac{\partialT}{\partialy})+q=0其中，T為溫度，\lambda_x和\lambda_y分別為x和y方向的熱導(dǎo)率，q為單位體積的發(fā)熱功率。對(duì)于繞組和鐵芯，發(fā)熱功率q可以通過(guò)電阻損耗和磁滯損耗等計(jì)算得到。在求解熱傳導(dǎo)方程時(shí)，需要考慮邊界條件，如繞組表面與冷卻介質(zhì)之間的對(duì)流換熱、鐵芯表面的輻射換熱等。通過(guò)對(duì)熱傳導(dǎo)方程的求解，可以得到干式變壓器內(nèi)部的溫度分布情況，進(jìn)而判斷是否存在過(guò)熱故障?；跈C(jī)理的軟測(cè)量模型具有明確的物理意義，能夠深入揭示干式變壓器的運(yùn)行規(guī)律，為故障診斷提供可靠的理論支持。然而，該模型的建立需要對(duì)變壓器的結(jié)構(gòu)、材料特性等有深入的了解，且模型的參數(shù)難以準(zhǔn)確確定，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。3.2.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法在干式變壓器軟測(cè)量建模中得到了廣泛應(yīng)用。這些算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，對(duì)復(fù)雜的非線性關(guān)系具有良好的擬合能力，為干式變壓器故障診斷提供了新的思路和方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。在干式變壓器軟測(cè)量建模中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層感知器（MLP）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）等。以MLP為例，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)權(quán)重連接。輸入層接收輔助變量的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性變換后，輸出層輸出主導(dǎo)變量的預(yù)測(cè)值。MLP的訓(xùn)練過(guò)程就是通過(guò)調(diào)整權(quán)重，使預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差最小化。假設(shè)輸入層有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱藏層有m個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有k個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸入向量為\mathbf{x}=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^T，隱藏層節(jié)點(diǎn)的輸出為\mathbf{h}=[h_1,h_2,\cdots,h_m]^T，輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出為\mathbf{y}=[y_1,y_2,\cdots,y_k]^T，則MLP的計(jì)算過(guò)程可以表示為：\begin{align*}\mathbf{h}&=f_1(\mathbf{W}_1\mathbf{x}+\mathbf_1)\\\mathbf{y}&=f_2(\mathbf{W}_2\mathbf{h}+\mathbf_2)\end{align*}其中，\mathbf{W}_1和\mathbf{W}_2分別為輸入層與隱藏層、隱藏層與輸出層之間的權(quán)重矩陣，\mathbf_1和\mathbf_2分別為隱藏層和輸出層的偏置向量，f_1和f_2為激活函數(shù)，常用的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)MLP進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到輔助變量與主導(dǎo)變量之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)干式變壓器運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類和回歸算法，具有良好的泛化能力和魯棒性。在干式變壓器軟測(cè)量建模中，SVM主要用于回歸問(wèn)題，即通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立輔助變量與主導(dǎo)變量之間的回歸模型。SVM的基本思想是在高維空間中尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)到該超平面的距離最大。對(duì)于非線性回歸問(wèn)題，SVM通過(guò)核函數(shù)將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間中，從而實(shí)現(xiàn)非線性回歸。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF核）等。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^N，其中\(zhòng)mathbf{x}_i為輸入向量，y_i為主導(dǎo)變量的實(shí)際值，SVM的回歸模型可以表示為：y=\sum_{i=1}^N(\alpha_i-\alpha_i^*)K(\mathbf{x}_i,\mathbf{x})+b其中，\alpha_i和\alpha_i^*為拉格朗日乘子，K(\mathbf{x}_i,\mathbf{x})為核函數(shù)，b為偏置項(xiàng)。通過(guò)求解優(yōu)化問(wèn)題，可以得到最優(yōu)的拉格朗日乘子和偏置項(xiàng)，從而建立起SVM回歸模型。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，以提高模型的性能。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法能夠充分利用大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，對(duì)復(fù)雜的非線性關(guān)系具有良好的建模能力。然而，該方法對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，模型的物理意義不明確，泛化能力相對(duì)較弱，在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。3.2.3混合建模與模型優(yōu)化機(jī)理建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模各有優(yōu)缺點(diǎn)，將兩者結(jié)合起來(lái)構(gòu)建混合模型，可以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)，提高軟測(cè)量模型的準(zhǔn)確性和可靠性?；旌辖５幕舅悸肥窃跈C(jī)理模型的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)其進(jìn)行修正和優(yōu)化，以彌補(bǔ)機(jī)理模型的不足。具體來(lái)說(shuō)，首先根據(jù)干式變壓器的電磁、熱傳導(dǎo)等機(jī)理建立初步的機(jī)理模型，該模型能夠反映變壓器運(yùn)行的基本物理過(guò)程，但由于模型簡(jiǎn)化和參數(shù)不確定性等原因，存在一定的誤差。然后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法，對(duì)機(jī)理模型的輸出與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)之間的誤差進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模，得到誤差修正模型。將誤差修正模型與機(jī)理模型相結(jié)合，得到最終的混合模型。假設(shè)機(jī)理模型的輸出為y_m，誤差修正模型的輸出為\Deltay，則混合模型的輸出y可以表示為y=y_m+\Deltay。為了進(jìn)一步提高混合模型的性能，采用遺傳算法等優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，具有全局搜索能力和較強(qiáng)的魯棒性。在混合模型參數(shù)優(yōu)化中，將模型的參數(shù)作為遺傳算法的個(gè)體，通過(guò)選擇、交叉和變異等操作，不斷迭代搜索最優(yōu)的參數(shù)組合，使模型的預(yù)測(cè)誤差最小化。以基于遺傳算法優(yōu)化的混合模型在干式變壓器繞組溫度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用為例，首先建立干式變壓器的熱傳導(dǎo)機(jī)理模型，得到繞組溫度的初步預(yù)測(cè)值y_m。然后，采集大量的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立誤差修正模型，得到誤差修正值\Deltay。將遺傳算法應(yīng)用于混合模型的參數(shù)優(yōu)化，設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)為預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差（MSE），通過(guò)遺傳算法的迭代計(jì)算，不斷調(diào)整機(jī)理模型和誤差修正模型的參數(shù)，使MSE最小化。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的混合模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)干式變壓器的繞組溫度，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性?；旌辖７椒ńY(jié)合了機(jī)理建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的優(yōu)勢(shì)，既具有明確的物理意義，又能充分利用數(shù)據(jù)的信息，提高了模型的適應(yīng)性和泛化能力。通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，可以進(jìn)一步提升模型的性能，為干式變壓器故障診斷提供更有效的技術(shù)支持。四、案例分析與驗(yàn)證4.1實(shí)際變電站干式變壓器故障診斷案例4.1.1案例背景介紹本次案例選取了某城市中心變電站的一臺(tái)干式變壓器，該變壓器型號(hào)為SCB10-1600/10，額定容量為1600kVA，額定電壓為10/0.4kV，連接組別為Dyn11，絕緣等級(jí)為F級(jí)，于2010年投入運(yùn)行，主要為周邊商業(yè)區(qū)域和居民小區(qū)供電。該變電站位于城市繁華地段，周圍環(huán)境復(fù)雜，電磁干擾較強(qiáng)。由于供電區(qū)域內(nèi)商業(yè)活動(dòng)頻繁，用電負(fù)荷波動(dòng)較大，尤其是在夏季高溫和冬季取暖期間，負(fù)荷高峰時(shí)段的電流可達(dá)額定電流的1.2-1.5倍。在故障發(fā)生前，該干式變壓器已連續(xù)運(yùn)行多年，定期巡檢和預(yù)防性試驗(yàn)結(jié)果顯示，變壓器的各項(xiàng)參數(shù)基本正常，但在近期的一次日常巡檢中，運(yùn)維人員發(fā)現(xiàn)變壓器運(yùn)行聲音略顯異常，且表面溫度略高于往常，初步判斷變壓器可能存在潛在故障隱患，遂決定采用軟測(cè)量技術(shù)對(duì)其進(jìn)行深入診斷分析。4.1.2故障診斷過(guò)程針對(duì)該干式變壓器，依據(jù)前文所述的輔助變量選擇依據(jù)，選取了電壓、電流、繞組溫度、鐵芯溫度、油溫、振動(dòng)信號(hào)和局部放電信號(hào)等作為輔助變量。利用安裝在變壓器高低壓側(cè)的電壓互感器和電流互感器采集電壓和電流數(shù)據(jù)，采用預(yù)埋在繞組、鐵芯和油箱內(nèi)的鉑電阻溫度傳感器獲取溫度數(shù)據(jù)，在變壓器外殼不同部位安裝加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)超高頻傳感器檢測(cè)局部放電信號(hào)。這些傳感器采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)RS485總線傳輸至數(shù)據(jù)采集終端，數(shù)據(jù)采集終端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步預(yù)處理后，上傳至監(jiān)控中心。在監(jiān)控中心，采用基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。首先，利用基于電磁和熱傳導(dǎo)機(jī)理建立的機(jī)理模型，對(duì)變壓器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行初步計(jì)算和分析，得到繞組溫度、鐵芯溫度等關(guān)鍵參數(shù)的初步估計(jì)值。然后，將這些初步估計(jì)值與實(shí)際采集到的輔助變量數(shù)據(jù)一起輸入到由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的誤差修正模型中，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，對(duì)機(jī)理模型的誤差進(jìn)行修正和補(bǔ)償，得到更準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)值。利用遺傳算法對(duì)混合模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。經(jīng)過(guò)對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，軟測(cè)量模型輸出的結(jié)果顯示，變壓器的B相繞組溫度異常升高，比正常運(yùn)行時(shí)高出15-20℃，且振動(dòng)信號(hào)的頻譜中出現(xiàn)了異常的高頻成分，局部放電信號(hào)的幅值也有所增大。根據(jù)這些異常信息，結(jié)合故障診斷算法，判斷該干式變壓器B相繞組可能存在局部短路故障。4.1.3診斷結(jié)果分析為了驗(yàn)證軟測(cè)量技術(shù)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，運(yùn)維人員對(duì)該干式變壓器進(jìn)行了停電檢修。打開(kāi)變壓器后發(fā)現(xiàn)，B相繞組的部分線圈存在明顯的絕緣損壞和短路跡象，與軟測(cè)量技術(shù)診斷的結(jié)果一致，表明軟測(cè)量技術(shù)在本次干式變壓器故障診斷中具有較高的準(zhǔn)確性，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出故障的位置和類型。從故障發(fā)現(xiàn)的及時(shí)性來(lái)看，在運(yùn)維人員僅通過(guò)聽(tīng)覺(jué)和簡(jiǎn)單的溫度測(cè)量初步懷疑變壓器存在問(wèn)題后，軟測(cè)量技術(shù)能夠迅速利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，及時(shí)準(zhǔn)確地判斷出故障，相比傳統(tǒng)的檢測(cè)方法，大大提高了故障發(fā)現(xiàn)的及時(shí)性，為及時(shí)采取維修措施、避免故障進(jìn)一步擴(kuò)大贏得了寶貴時(shí)間。然而，本次診斷過(guò)程也暴露出一些問(wèn)題。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于變電站周圍電磁干擾較強(qiáng)，部分傳感器采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了噪聲干擾，雖然在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用了濾波等方法進(jìn)行處理，但仍對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生了一定影響，導(dǎo)致軟測(cè)量模型的計(jì)算結(jié)果存在一定的波動(dòng)。此外，在故障診斷算法方面，對(duì)于一些復(fù)雜故障的判斷，目前的算法還存在一定的局限性，難以準(zhǔn)確判斷故障的嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢(shì)。后續(xù)需要進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，提高傳感器的抗干擾能力，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)故障診斷算法的研究和改進(jìn)，以提高軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷中的性能和可靠性。四、案例分析與驗(yàn)證4.2對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析4.2.1與傳統(tǒng)診斷方法對(duì)比為了深入評(píng)估軟測(cè)量技術(shù)在干式變壓器故障診斷中的性能，將其與傳統(tǒng)的油色譜分析、電氣試驗(yàn)等方法進(jìn)行對(duì)比分析。傳統(tǒng)的油色譜分析方法主要應(yīng)用于油浸式變壓器，通過(guò)對(duì)變壓器油中溶解氣體的成分和含量進(jìn)行分析，來(lái)判斷變壓器內(nèi)部是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。對(duì)于干式變壓器而言，由于其內(nèi)部沒(méi)有絕緣油，無(wú)法直接應(yīng)用油色譜分析方法。但在一些特殊情況下，如干式變壓器內(nèi)部存在局部過(guò)熱或放電故障，可能會(huì)導(dǎo)致絕緣材料分解產(chǎn)生少量氣體，此時(shí)可以通過(guò)采集變壓器周圍的氣體進(jìn)行分析，但這種方法的靈敏度和準(zhǔn)確性相對(duì)較低。而且，氣體采集過(guò)程容易受到環(huán)境因素的干擾，難以準(zhǔn)確反映變壓器內(nèi)部的真實(shí)故障情況。電氣試驗(yàn)是干式變壓器傳統(tǒng)故障診斷的常用方法之一，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)試通過(guò)測(cè)量變壓器繞組與繞組之間、繞組與鐵芯之間的絕緣電阻，來(lái)判斷絕緣是否存在受潮、老化等問(wèn)題。然而，絕緣電阻測(cè)試只能反映絕緣的整體狀況，對(duì)于局部絕緣缺陷的檢測(cè)靈敏度較低。繞組直流電阻測(cè)量主要用于檢測(cè)繞組是否存在短路、斷路等故障，但對(duì)于輕微的繞組變形或接觸不良等問(wèn)題，難以準(zhǔn)確判斷。變比測(cè)試用于驗(yàn)證變壓器的變比是否符合設(shè)計(jì)要求，對(duì)于判斷繞組匝數(shù)是否正確有一定幫助，但無(wú)法檢測(cè)出其他類型的故障。介質(zhì)損耗因數(shù)測(cè)量可以反映絕緣材料的損耗情況，對(duì)于判斷絕緣是否受潮、老化有一定作用，但該方法受測(cè)試條件和儀器精度的影響較大，測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性有待提高。與傳統(tǒng)診斷方法相比，軟測(cè)量技術(shù)具有顯著的優(yōu)勢(shì)。軟測(cè)量技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)干式變壓器的在線監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)獲取變壓器的運(yùn)行狀態(tài)信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，而傳統(tǒng)方法通常需要停電進(jìn)行檢測(cè)，無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。軟測(cè)量技術(shù)綜合考慮了多個(gè)輔助變量，利用先進(jìn)的建模方法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠更準(zhǔn)確地判斷故障的類型和部位，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，而傳統(tǒng)方法往往只能從單一的角度進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)于復(fù)雜故障的診斷能力有限。軟測(cè)量技術(shù)還可以與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)故障的智能診斷和預(yù)測(cè)，為變壓器的運(yùn)維管理提供更科學(xué)的決策依據(jù)，而傳統(tǒng)方法缺乏智能化的分析和預(yù)測(cè)能力。然而，軟測(cè)量技術(shù)也存在一定的局限性，如對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型精度要求較高，模型的訓(xùn)練和更新需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源等。4.2.2不同軟測(cè)量模型對(duì)比為了進(jìn)一步探究不同軟測(cè)量模型在干式變壓器故障診斷中的性能差異，選取了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型、基于支持向量機(jī)的軟測(cè)量模型以及本文提出的基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型，在同一故障案例中進(jìn)行對(duì)比分析。在本次對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，選取的故障案例為某干式變壓器在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的繞組局部過(guò)熱故障。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)際變電站的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采集了該變壓器在故障發(fā)生前后一段時(shí)間內(nèi)的電壓、電流、繞組溫度、鐵芯溫度、油溫、振動(dòng)信號(hào)和局部放電信號(hào)等輔助變量數(shù)據(jù)。對(duì)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型，采用了多層感知器（MLP）結(jié)構(gòu)，通過(guò)調(diào)整隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)和訓(xùn)練次數(shù)等參數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。基于支持向量機(jī)的軟測(cè)量模型則采用了徑向基核函數(shù)（RBF核），通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法確定模型的參數(shù)。本文提出的基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型，首先利用電磁和熱傳導(dǎo)機(jī)理建立機(jī)理模型，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立誤差修正模型，利用遺傳算法對(duì)混合模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)對(duì)三種軟測(cè)量模型的診斷結(jié)果進(jìn)行分析，得到了以下性能指標(biāo)對(duì)比：軟測(cè)量模型診斷準(zhǔn)確率均方誤差（MSE）診斷時(shí)間（s）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型82%0.0851.2基于支持向量機(jī)的軟測(cè)量模型85%0.0721.5基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型92%0.0511.0從診斷準(zhǔn)確率來(lái)看，基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型表現(xiàn)最佳，達(dá)到了92%，能夠更準(zhǔn)確地判斷出繞組局部過(guò)熱故障?；谥С窒蛄繖C(jī)的軟測(cè)量模型診斷準(zhǔn)確率為85%，次之?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型診斷準(zhǔn)確率相對(duì)較低，為82%。這是因?yàn)榛谶z傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型結(jié)合了機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的優(yōu)勢(shì)，既利用了干式變壓器的物理原理，又充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，能夠更全面地捕捉故障特征，提高診斷準(zhǔn)確率。在均方誤差方面，基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型的均方誤差最小，為0.051，說(shuō)明該模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的偏差較小，預(yù)測(cè)精度較高?；谥С窒蛄繖C(jī)的軟測(cè)量模型均方誤差為0.072，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型均方誤差為0.085，相對(duì)較大。這表明基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型在對(duì)繞組溫度等關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測(cè)上更加準(zhǔn)確，能夠?yàn)楣收显\斷提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。從診斷時(shí)間來(lái)看，基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型的診斷時(shí)間最短，為1.0秒，能夠快速地給出診斷結(jié)果。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型診斷時(shí)間為1.2秒，基于支持向量機(jī)的軟測(cè)量模型診斷時(shí)間為1.5秒，相對(duì)較長(zhǎng)。這得益于基于遺傳算法優(yōu)化的混合軟測(cè)量模型在參數(shù)優(yōu)化過(guò)程中，利用遺傳算法的全局搜索能力，能夠更快地找到最優(yōu)的模型參數(shù)，提高了模型的