基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法

• 作者: 康琛 翁新林 谢斌 辛建波 郭创新 陈田
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: DGA 变压器 聚类 大数据 时间序列分析
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 字数: 6480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC180147

摘要

传统的电力变压器DGA故障诊断方法, 仅能二值化地判断设备处于健康或故障状态, 无法表征变压器的潜在故障情况, 也无法确定变压器向故障状态转化的趋势.对此, 提出了一种基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法.首先, 基于点密度判据进行数据预处理, 消除噪声影响.其次, 基于大数据聚类思想, 计算采样数据和历史故障数据簇的相对邻近度, 根据计算结果将设备状态划分为健康、潜伏故障或故障.在此基础上判断故障设备的故障类型, 基于故障类型关联权重计算健康设备的健康得分, 通过时间序列相似性分析方法获取潜伏故障设备的预测故障发展时间.算例分析验证了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭创新	浙江大学电气工程学院	216	5889	43.0	69.0
2	辛建波	国网江西省电力有限公司电力科学研究院	29	135	6.0	10.0
3	康琛	国网江西省电力有限公司电力科学研究院	19	69	5.0	7.0
4	翁新林		4	13	1.0	3.0
5	陈田	国网江西省电力有限公司电力科学研究院	6	13	1.0	3.0
6	谢斌		1	11	1.0	1.0