本發(fā)明涉及油浸式變壓器故障指標(biāo)篩選領(lǐng)域，具體地說是一種基于頻率統(tǒng)計和非參數(shù)檢驗的油浸式變壓器故障相關(guān)指標(biāo)篩選方法。

背景技術(shù)：

油浸式變壓器油內(nèi)溶解特征氣體含量的各種指標(biāo)與油浸式變壓器的故障息息相關(guān)。這些指標(biāo)可以大致分為四類，分別是單種特征氣體濃度，單種特征氣體增長率、兩種特征氣體比值和多種特征氣體的相對濃度。然而目前油浸式變壓器行業(yè)內(nèi)，正在使用的各種判斷變壓器故障的方法中，利用的都是幾種固定類型的特征氣體比值或相對濃度。我國的變壓器故障診斷方法主要依靠國家能源局2014年發(fā)布的《中華人民共和國電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)--變壓器油中溶解氣體分析與判斷導(dǎo)則》(dl/t722-2014)中所提及的特征氣體含量三比值法。使用的是c2h2/c2h4、ch4/h2和c2h4/c2h6三組特征氣體濃度比值。國際上存在一些類似與特征氣體三比值的方法，比如duval法、rogers法和doernenburg法。duval法使用的是ch4、c2h4和c2h2的相對濃度；rogers法使用了c2h2/c2h4、ch4/h2和c2h4/c2h6三種比值。doernenburg使用了ch4/h2、c2h2/c2h4、c2h2/ch4和c2h6/c2h2四種比值。因而上述方法并不能全面的對變壓器運行過程中產(chǎn)生的運行狀態(tài)信息進(jìn)行利用，更不能針對不同的故障類型進(jìn)行特定的指標(biāo)選取。

目前現(xiàn)有的指標(biāo)選取方法中，主要分為兩類。一類是利用指標(biāo)之間的某種相關(guān)性，從而去掉反映信息重復(fù)的一部分指標(biāo)；另一類是利用指標(biāo)自己的取值上產(chǎn)生的變異性，從而去掉那些區(qū)分度不明顯或者對評價的結(jié)果影響相對較弱的指標(biāo)。使用較多的是第一類方法，比如運用person相關(guān)系數(shù)或偏相關(guān)系數(shù)來去除指標(biāo)中反映信息有重疊的指標(biāo)；使用互信息剔除的方法來去除反應(yīng)信息有重疊的指標(biāo)；運用聚類分析的方法間接的來剔除指標(biāo)間有重疊信息的指標(biāo)等。

但上述的方法均有明顯的不足之處，person相關(guān)系數(shù)法只能分析各指標(biāo)間的線性相關(guān)性，因而不能過濾掉非線性相關(guān)的指標(biāo)；基于互信息剔除法和基于聚類分析的方法在指標(biāo)篩選時，只是在一個數(shù)據(jù)類型(比如故障變壓器數(shù)據(jù))中剔除具有重復(fù)信息的指標(biāo)，而不能在兩個不同的數(shù)據(jù)類型(比如故障變壓器數(shù)據(jù)和正常變壓器數(shù)據(jù))中剔除掉與故障不相關(guān)的指標(biāo)。因此在實際的操作過程中，油浸式變壓器行業(yè)迫切的需要一種新的故障指標(biāo)選取方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提供一種基于頻率統(tǒng)計和非參數(shù)檢驗的油浸式變壓器故障相關(guān)指標(biāo)篩選方法，其經(jīng)過對故障變壓器指標(biāo)和非故障變壓器指標(biāo)概率密度函數(shù)是否相同的非參數(shù)檢驗，通過拒絕原假設(shè)置信度的大小來衡量各種指標(biāo)與故障的相關(guān)程度。

為此，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：一種油浸式變壓器故障相關(guān)指標(biāo)篩選方法，其特征在于，通過非參數(shù)的秩和檢驗全面考慮各種與油浸式變壓器故障相關(guān)的特征氣體指標(biāo)，包括：

步驟1)，頻率統(tǒng)計

11)選取故障變壓器和正常變壓器的帶電檢測數(shù)據(jù)作為樣本總體數(shù)據(jù)，記故障變壓器故障帶電檢測數(shù)據(jù)為第一部分?jǐn)?shù)據(jù)，正常變壓器故障帶電檢測數(shù)據(jù)為第二部分?jǐn)?shù)據(jù)；

12)選取單種氣體濃度、單種氣體濃度的月標(biāo)準(zhǔn)增長率、兩種氣體比值和多種氣體相對濃度指標(biāo)；

13)以橫軸為統(tǒng)計指標(biāo)的值，以縱軸為統(tǒng)計指標(biāo)在某值域內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，將每種指標(biāo)的取值范圍等分為100份，然后用直方圖進(jìn)行頻率統(tǒng)計，得頻率分布直方圖；

14)將頻率分布直方圖的走勢近似的視為變壓器該指標(biāo)的概率密度分布函數(shù)的走勢；

步驟2)，非參數(shù)檢驗

對兩部分?jǐn)?shù)據(jù)每個指標(biāo)的概率密度分布函數(shù)是否相同進(jìn)行非參數(shù)的秩和檢驗(即曼-惠特尼-威爾克克森檢驗，mann-whitney-wilcoxontest,簡稱mww)，檢驗的兩個對立假設(shè)是：

h0:兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的概率密度分布函數(shù)是相同的；

h1:兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的概率密度分布函數(shù)是不同的。

本發(fā)明基于頻率統(tǒng)計和非參數(shù)檢驗，可以廣泛地利用現(xiàn)有比值方法未利用的特征氣體指標(biāo)，在故障變壓器和正常變壓器兩種數(shù)據(jù)的指標(biāo)中，篩選出與故障相關(guān)的指標(biāo)。

進(jìn)一步地，所述的單種氣體濃度為特征氣體在油浸式變壓器絕緣油內(nèi)的溶解含量濃度。

進(jìn)一步地，帶電檢測數(shù)據(jù)的第k個點的單種氣體濃度的月標(biāo)準(zhǔn)增長率λk為：

其中，為第k個測量點的氣體濃度，為第k-1個測量點的氣體濃度，ρ0為氣體的濃度限值，tk為第k個測量點的時間，tk-1為第k-1個測量點的時間。

進(jìn)一步地，所述的兩種氣體比值為兩種特征氣體在油浸式變壓器絕緣油內(nèi)的溶解含量濃度的比。

進(jìn)一步地，所述的氣體相對濃度為某種特征氣體在油浸式變壓器絕緣油內(nèi)的溶解含量濃度占多種特征氣體(大于等于3種且包含前面的特征氣體)在油浸式變壓器絕緣油內(nèi)的溶解含量濃度和的比例；

其中，θk為特征氣體k的相對濃度，pk為特征氣體k在油浸式變壓器絕緣油內(nèi)的溶解含量濃度。

進(jìn)一步地，所述非參數(shù)的秩和的檢驗步驟如下：

21)對于某一指標(biāo)，將該指標(biāo)的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)合并成一個整體，該指標(biāo)每臺變壓器每個時間點上的帶電檢測數(shù)據(jù)為一條數(shù)據(jù)，假設(shè)第一部分?jǐn)?shù)據(jù)有n1條，第二部分?jǐn)?shù)據(jù)有n2條，然后從小到大排序，從最小到最大依次標(biāo)號為1,2,…n1+n2，這個標(biāo)號稱為秩，如果多個數(shù)相等，那么這多個相等數(shù)的秩定義為其原秩和的均值；

22)分別求出待檢驗的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的秩的和，假如兩部分?jǐn)?shù)據(jù)概率密度函數(shù)相同，可以得到所求出的秩和的概率密度分布；

23)根據(jù)樣本計算出的秩和得出雙側(cè)檢驗的p值，得到拒絕h0的置信度；

24)選取故障相關(guān)指標(biāo)。

更進(jìn)一步地，步驟22)中，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)量較大時，即滿足n1≥7,n2≥7時，在兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的概率密度函數(shù)相同的前提下，要求得樣本秩和的概率密度分布函數(shù)較為復(fù)雜，這時可以用均值為n1(n1+n2+1)/2、標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布來代替所求出的秩和的概率密度分布。

更進(jìn)一步地，步驟23)中，拒絕原假設(shè)的置信度越高表明兩部分?jǐn)?shù)據(jù)越不相同，用兩部分?jǐn)?shù)據(jù)檢驗所得拒絕原假設(shè)的置信度的大小來衡量指標(biāo)與故障的相關(guān)性，拒絕原假設(shè)的置信度越大證明該指標(biāo)與故障越相關(guān)；因拒絕原假設(shè)的置信度均比較高，用樣本秩和偏離秩和正態(tài)分布的均值標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)來表示指標(biāo)與故障的相關(guān)性。

更進(jìn)一步地，步驟24)中，依據(jù)每個指標(biāo)拒絕原假設(shè)的置信度從大到小選取前若干個指標(biāo)作為故障相關(guān)指標(biāo)。

更進(jìn)一步地，步驟24)中，提前設(shè)定一個置信度，當(dāng)拒絕原假設(shè)的置信度大于設(shè)定置信度時，選取其為故障相關(guān)指標(biāo)。

相對于現(xiàn)有的方法，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

本發(fā)明基于故障和正常變壓器兩部分?jǐn)?shù)據(jù)多種指標(biāo)的頻率分布統(tǒng)計，對故障和正常變壓器兩部分?jǐn)?shù)據(jù)是否具有相同的概率密度分布進(jìn)行了非參數(shù)的mww檢驗，因而本發(fā)明可以針對不同的變壓器故障，從更廣闊的指標(biāo)中選取故障相關(guān)指標(biāo)，而不是油浸式變壓器行業(yè)內(nèi)現(xiàn)在使用的幾種固定指標(biāo)；并且相對于其他指標(biāo)選取方法，本發(fā)明的方法簡單實用，易于操作。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

實施例1

1.頻率統(tǒng)計

1.1選取故障變壓器和正常變壓器兩部分帶電檢測數(shù)據(jù)作為樣本總體，第一部分的數(shù)據(jù)取自浙江電網(wǎng)的中高溫過熱故障變壓器的帶電檢測數(shù)據(jù)，共14臺899條數(shù)據(jù)；第二部分的數(shù)據(jù)取自浙江電網(wǎng)的正常變壓器帶電檢測數(shù)據(jù)，選取了24臺共531條數(shù)據(jù)。

1.2選取單種氣體濃度、單種氣體濃度的月標(biāo)準(zhǔn)增長率、兩種氣體比值和多種氣體相對濃度共62個指標(biāo)。分別為：

單種氣體濃度：h2濃度，ch4濃度，c2h6濃度，c2h4濃度，c2h2濃度，co濃度，co2濃度，總烴濃度。

單種氣體濃度的月標(biāo)準(zhǔn)增長率：h2月標(biāo)準(zhǔn)增長率，ch4月標(biāo)準(zhǔn)增長率，c2h6月標(biāo)準(zhǔn)增長率，c2h4月標(biāo)準(zhǔn)增長率，c2h2月標(biāo)準(zhǔn)增長率，co月標(biāo)準(zhǔn)增長率，co2月標(biāo)準(zhǔn)增長率，總烴月標(biāo)準(zhǔn)增長率。

式中，ρtk為第k個測量點的氣體濃度，ρ0為氣體的濃度限值，tk為第k個測量點的時間。

兩種氣體比值：

c2h2/c2h4，ch4/h2，c2h4/c2h6，c2h2/ch4，c2h2/c2h6，ch4/c2h4，ch4/c2h6，c2h2/h2，c2h4/h2，c2h6/h2，co/co2。

多種氣體相對濃度：

ch4/(ch4+c2h2+c2h4)，c2h4/(ch4+c2h2+c2h4)，c2h2/(ch4+c2h2+c2h4)；

c2h6/(c2h6+c2h4+c2h2)，c2h4/(c2h6+c2h4+c2h2)，c2h2/(c2h6+c2h4+c2h2)；

ch4/(ch4+c2h6+c2h2)，c2h6/(ch4+c2h6+c2h2)，c2h2/(ch4+c2h6+c2h2)；

ch4/(ch4+c2h6+c2h4)，c2h6/(ch4+c2h6+c2h4)，c2h4/(ch4+c2h6+c2h4)；

h2/(h2+ch4+c2h6)，ch4/(h2+ch4+c2h6)，c2h6/(h2+ch4+c2h6)；

h2/(h2+c2h6+c2h4)，c2h6/(h2+c2h6+c2h4)，c2h4/(h2+c2h6+c2h4)；

h2/(h2+ch4+c2h4)，ch4/(h2+ch4+c2h4)，c2h4/(h2+ch4+c2h4)；

h2/(h2+ch4+c2h2)，ch4/(h2+ch4+c2h2)，c2h2/(h2+ch4+c2h2)；

h2/(h2+c2h6+c2h2)，c2h6/(h2+c2h6+c2h2)，c2h2/(h2+c2h6+c2h2)；

h2/(h2+c2h4+c2h2)，c2h4/(h2+c2h4+c2h2)，c2h2/(h2+c2h4+c2h2)；

h2/(h2+ch4+c2h6+c2h4+c2h2)，ch4/(h2+ch4+c2h6+c2h4+c2h2)，

c2h6/(h2+ch4+c2h6+c2h4+c2h2)，c2h4/(h2+ch4+c2h6+c2h4+c2h2)，

c2h2/(h2+ch4+c2h6+c2h4+c2h2)。

1.3以橫軸為統(tǒng)計指標(biāo)的值，以縱軸為統(tǒng)計指標(biāo)在某值域內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，將指標(biāo)分布的范圍等分為100份，然后用直方圖進(jìn)行了頻率統(tǒng)計。

1.4將頻率分布直方圖的走勢近似的視為該指標(biāo)變壓器的概率密度分布走勢。

2.非參數(shù)檢驗

2.1對兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的頻率分布進(jìn)行了非參數(shù)的mann-whitney-wilcoxon(mww)檢驗檢。首先是對兩部分?jǐn)?shù)據(jù)合并成一個整體，第一部分?jǐn)?shù)據(jù)有899個，第二部分?jǐn)?shù)據(jù)有531個，然后從小到大排序，從最小到最大依次標(biāo)號為1,2,…n1+n2，這個標(biāo)號稱為秩。如果多個數(shù)相等，那么這多個相等的數(shù)的秩定義為其原秩和的均值。

2.2然后分別求出待檢驗的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的秩的和，假如兩部分?jǐn)?shù)據(jù)概率密度函數(shù)相同，那么可以得到所求出的秩的和的概率密度分布，從而可以用求出的秩和得到否定h0的置信度。因為樣本數(shù)據(jù)量較大(899≥7,531≥7)，用均值為899(899+531+1)/2，標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布來代替所求出的第一部分?jǐn)?shù)據(jù)秩的和的概率密度分布。

2.3最后根據(jù)樣本計算出的秩和可以得出雙側(cè)檢驗的p值(用以衡量置信度)。拒絕原假設(shè)的置信度越高表明兩部分?jǐn)?shù)據(jù)越不相同。因此本發(fā)明用兩部分?jǐn)?shù)據(jù)檢驗所得拒絕原假設(shè)的置信度的大小來衡量指標(biāo)與故障的相關(guān)性，拒絕原假設(shè)的置信度越大證明該指標(biāo)與故障越相關(guān)。因為拒絕原假設(shè)的置信度均比較高，所以本發(fā)明用秩和偏離均值的標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)來表示，結(jié)果如表1所示：

表162種指標(biāo)的非參數(shù)檢驗結(jié)果

2.4選取故障相關(guān)指標(biāo)

此處有兩種方法選取，第一種是依據(jù)每個指標(biāo)拒絕原假設(shè)的置信度從大到小選取前若干個指標(biāo)作為故障相關(guān)指標(biāo)；第二種是提前設(shè)定一個置信度，當(dāng)拒絕原假設(shè)的置信度大于設(shè)定置信度時，選取其為故障相關(guān)指標(biāo)。

本實施例選用第一種方法，選取前15個指標(biāo)。結(jié)果如表2所示。

表2與故障相關(guān)度高的前15個指標(biāo)

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，熟悉該領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白本發(fā)明包括但不限于上面具體實施方式中描述的內(nèi)容。任何不偏離本發(fā)明原理的修改都將包括在權(quán)利要求的范圍中。