秦立庆 颜文煅

【摘   要】   针对传统电力变压器诊断方法诊断精度、稳定性较低的问题，提出一种新的电力变压器机械状态诊断方法。通过SVM分类算法，设计一个能够提高电力变压器诊断精度和速度的算法程序;根据DTBSVM设计多分类器，分清各样本之间的分离最优解，并依据向量投影线性分布和非线性分布两种思路计算向量投影中心点，设计出一套基于DTBSVM的故障诊断算法流程，实验结果证明，基于DTBSVM的电力变压器机械状态诊断方法提高了诊断精度与算法的优化程度。

【关键词】   电力变压器;机械状态;状态诊断;运行状态

Research on Diagnosis Method of Power Transformer Mechanical State

Qin li qing，Yan wen duan

（Min Nan University Of Science And Technology，shishi 362700，China）

[Abstract] Aiming at the problems of low diagnostic accuracy and stability of traditional power transformer diagnosis methods， a new method of power transformer mechanical state diagnosis is proposed. Through the SVM classification algorithm， design an algorithm program that can improve the accuracy and speed of power transformer diagnosis; design a multi-classifier according to DTBSVM to distinguish the optimal solution between each sample， and according to the vector projection linear distribution and nonlinear distribution two ideas calculate the vector projection center point， design a set of fault diagnosis algorithm flow based on DTBSVM， and design experiments. The experimental results prove that the diagnosis method of power transformer mechanical condition based on DTBSVM achieves the expected purpose and improves the diagnosis accuracy and the optimization degree of the algorithm.

[Keywords] Power transformer; mechanical state; state diagnosis; operating state

〔中图分类号〕  TP13             〔文献标识码〕  A              〔文章编号〕 1674 - 3229（2021）01- 0000 - 00

0     引言

我国工业发展所需要的电力供应段增加，为我国的供电体系提出了新的供电要求。在整个输电网体系中，电力变压器是电压转换的核心，也是电网安全运行的第一道防线。一旦电力变压器出现问题，整条输电网线都会出现问题，轻则区域停电，造成工厂施工和家庭生活的不便，重则造成周边地区人员伤亡，产生巨大的社会负面影响[1]。我国电力系统铺设的几十年后，输电网中的电力变压器出现老化问题，为了不出现因电力变压器引起的事故，工作人员经常需要在电力变压器中进行定时的状态诊断和损坏维修[2]。基于此，研究人员陆续发现了许多电力变压器机械状态诊断方法，但是如何优化诊断精度和算法运行时间还需要进行进一步研究。首先需要进行SVM分类算法的研究，将SVM分类算法带入到支持向量机中，以构造一个能够得到最优解的算法结构，提高电力变压器机械状态诊断的精度和速度。……