混合DGA方法结合进化k均值聚类用于电力变压器故障诊断

资源摘要信息:"本文介绍了一种结合了进化k均值聚类算法和溶解气体分析（DGA）技术的混合方法，用于诊断电力变压器的故障。该方法通过将进化算法与k均值聚类相结合，提高了聚类分析的准确性，并通过溶解气体子集分析进一步细化了故障诊断的准确性。" 在电力系统中，变压器是至关重要的设备，其健康状况直接关系到整个电网的安全稳定运行。变压器故障诊断技术在保障电力系统正常运行中扮演了关键角色。溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis，简称DGA）是一种广泛应用于电力变压器状态监测和故障诊断的手段。DGA的基本原理是通过对变压器油中溶解气体的分析，判断变压器内部是否出现了故障以及故障的类型和严重程度。 然而，DGA的结果往往包含大量信息，如何有效利用这些信息并进行准确的故障诊断是当前研究的热点。在此背景下，本文提出了一种基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法。 进化k均值聚类算法是传统k均值聚类算法的改进版本，通过引入遗传算法中的进化机制来优化聚类中心的选择。这种方法能够自动确定聚类个数，避免了传统k均值聚类需要预先设定聚类个数的局限性，并且能够在全局范围内寻找到更加优质的聚类中心，有效避免局部最优解的问题。 在本文中，首先通过进化k均值聚类对变压器DGA数据进行预处理，将数据集中的样本划分为若干聚类。每个聚类代表了变压器油中溶解气体的某种特定模式，这些模式与特定的故障类型相关联。然后，通过分析每个聚类内部的样本特征，结合溶解气体子集分析，进一步精细化地识别变压器的具体故障类型。 溶解气体子集分析是基于对不同气体的产生机理和在故障情况下气体浓度变化的深入理解。在混合DGA方法中，通过对数据集中的关键气体含量进行分析，可以实现对故障更加细致的分类。例如，某些故障类型可能导致特定气体浓度异常升高，而其他气体的浓度变化相对较小。通过识别这些特定气体的模式，可以有效地提高故障诊断的精度和可靠性。 总结来说，混合DGA方法结合了进化算法和传统DGA技术的优势，不仅提高了聚类分析的性能，还增强了对变压器故障类型识别的准确性。该方法在实际应用中能够为变压器的维护和检修提供科学的决策支持，从而提高电力系统的运行效率和安全性。这种方法的研究和应用，对于电力变压器的在线监测和故障诊断具有重要的实际价值和理论意义。