郝思鹏，张济韬，张仰飞，张小莲

（1.南京工程学院 电力工程学院，江苏 南京 211167；2.国网响水供电公司，江苏 响水 224600）

0 引言

变压器是电力系统中的关键设备，对变压器的运行状态进行评估，可及时发现设备的潜在风险，提高系统安全运行水平。传统变压器状态评估主要基于定期的油色谱检测、介质损耗测试等项目，其数据采集间隔时间较长，难以评估间隔期间的变压器状态变化，且只能通过检测数据是否越限反映变压器的运行状况。

随着在线监测技术的发展，电力公司对大型变压器安装了大量的在线监测装置。如：截至2015年江苏电力公司共装设279台变压器在线油色谱监测装置。这些在线监测装置为评估变压器状态提供了新的数据源和分析思路。文献［1］将在线监测数据引入变压器状态评估，在线数据的使用方法仍采用传统三比值法和特征气体法等。文献［2］指出进行变压器状态评估时，不仅需考虑监测数据的大小，还需考虑在线监测数据的变化趋势。通过计算平均变化速率来反映在线数据的变化趋势，及早发现潜伏性风险。该方法虽然引进了新的评价指标，但由于平均变化速率的计算忽略了变化的拐点和跃变点，分析结果有时存在较大偏差，需要更好的识别算法。

不同类型的数据各自反映变压器某一方面或某几方面的状态，近年来，变压器状态评估逐步向融合多类型数据发展。国内外学者将神经网络［3］、支持向量机（SVM）［4］、灰色系统理论［5］等各种智能技术引入变压器状态评估中，实现了对变压器各类状态信息的融合，在实践中也取得了较好的效果。……