贾文皓

(国网浙江缙云县供电有限公司，浙江 缙云 321400)

0 引 言

随着电力系统的规模扩张，电力设备功能也逐渐完善，自动化程度越来越高。为了保障电力系统安全、稳定运行，对电力设备进行故障检修变得尤为重要[1-2]。电力变压器是电力系统的关键电力设备，起着贯穿多个设备的枢纽作用。电力变电器是否存在故障，直接关系着电力系统是否能够稳定运行。因此，电力变电器故障检修受到了电力部门的高度重视。电力变压器有些故障隐患并不会引起事故，但是随着故障隐患的积累，电力变压器事故的发生概率大大增加，电力系统的风险性极高[3-5]。由此可见，电力变压器故障检修是保障电力系统安全运行的关键环节。

近几年，许多专家、学者均对电力变压器故障检修进行了深入的研究，常见的检修方法为红外测温检修、气相色谱检修和图像识别技术检修等。但是现有的电力变压器故障自动检修方法存在着自动化程度较低的问题，为了解决上述问题，提出基于多故障分类的电力变压器故障自动检修方法研究。

1 电力变压器故障自动检修方法研究

1.1 电力变压器数据特征提取

采用KPCA方法提取电力变压器数据特征，为电力变压器故障检修提供精确的数据支撑[6]。

现有电力变压器故障自动检修方法提取数据特征时，未考虑异常数据对数据特征提取的影响，极大地降低了故障检修的精准度。为此，本文采用KPCA方法提取数据特征，该方法可以将异常数据剔除，并对提取的数据特征进行归一化处理，可以为故障检修提供更加准确的数据来源[7]。……