改进特征样本的KPCA变压器故障检测模型

"改进特征样本方法的KPCA变压器故障检测模型(2014年)是一种针对核主元分析(KPCA)在变压器故障检测中可能遇到的问题提出的解决方案。该模型着重于解决因建模样本不纯导致的故障检测失效问题。文章通过利用特征值变化信息设计异常样本剔除算法，确保特征样本集的纯净性。然后，采用特征样本方法从原始样本集中提取建模样本，构建KPCA监控模型，并运用复合统计量对变压器的运行状态进行检测。实验结果显示，这种方法提高了故障检测的敏感性和效率。" 正文： 在电力变压器的故障检测领域，油中溶解气体分析(DGA)是一种常用且重要的技术，它能够揭示设备内部潜在的故障信息。然而，单纯依赖注意值来判断故障并不准确，因为注意值的设定涉及到安全性和经济性的平衡，同时也会受到变压器制造水平的影响。为了克服这些限制，非线性数据分析方法，如核主元分析(KPCA)，被引入到故障检测中，因其能有效提取非线性特征。 KPCA在处理非线性问题上表现出色，但面临的一个挑战是计算和存储的高复杂度，特别是在大样本情况下。为了解决这个问题，特征样本方法(FS)被提出，它能有效地减少核矩阵的计算负担。然而，实际应用中，由于测量误差和数据采集的局限性，原始样本集可能会包含异常样本或潜伏性故障样本。这些不纯样本如果被选为特征样本，可能导致监控模型的失效。 针对这一问题，文中提出了一种改进的特征样本方法，首先通过异常样本剔除算法，利用特征值变化信息识别并排除异常样本，从而净化建模样本集。接着，应用特征样本方法从净化后的样本集中选择代表性样本，构建KPCA模型。最后，通过复合统计量来监测变压器的运行状态，增强了故障检测的准确性和及时性。 实验结果证明，这种改进的模型在变压器故障检测中具有较高的性能，能够更敏感地发现故障，并提高检测效率。这为实际电力系统中的故障预防和早期诊断提供了有力工具，减少了因误报或漏报故障可能导致的安全风险和经济损失。 该研究强调了数据质量在构建有效监控模型中的关键作用，并提供了一种实用的方法来优化KPCA在变压器故障检测中的应用。这种方法对于提升电力系统的可靠性和安全性具有重要意义，同时也为其他领域的非线性数据分析提供了参考。