改进型PCA提升电力变压器潜伏故障诊断准确性

本文主要探讨了基于改进型主成分分析的电力变压器潜伏性故障诊断方法。电力变压器作为电力系统的核心设备，其可靠性的维护至关重要。传统的故障诊断手段如DGA（变压器油中溶解气体分析）虽广泛应用，但存在如三比值判断法的不足，如编码问题和判断准确性不高的问题。为提升故障诊断的精准度，文章引入了主成分分析（PCA）这一统计学方法。 传统PCA通过标准化处理样本指标值，消除不同指标间的数量级差异，但可能会丢失部分信息差异。本文提出的改进型PCA则采取样本指标绝对值之和标准化，既能保留信息差异，又能处理指标间的复杂关系。这种方法的关键在于，通过对主成分的累计贡献率进行评估，选择合适的主成分数量，构建特征向量模型，这有助于提取出包含信息不重复且相互独立的特征，从而更好地反映故障特征。 作者注意到，变压器内部潜伏性故障涉及众多复杂因素，其中可能存在冗余信息，这对故障规律的理解构成挑战。通过主成分分析，可以有效地降低特征信息的冗余性和相关性，提高诊断的精确性。这种方法的应用实例表明，与现有的人工智能技术相比，改进型PCA在变压器潜伏性故障诊断中具有更高的准确率和适用性。 尽管神经网络、模糊聚类、灰色理论和证据推理等方法在故障诊断中有所应用，但它们各自都有局限性，如依赖性大、易忽视相关性或受主观因素影响等。改进型PCA作为一种统计学基础方法，以其简洁和客观的优势，为电力变压器潜伏性故障的诊断提供了一个新的可能，有望进一步推动该领域的研究和发展。