基于电力变压器状态检修及故障诊断的分析

3变压器故障诊断智能方法

3.1模糊逻辑方法

模糊逻辑方法是以模糊理论和模糊关系为基础的，通过积累经验，依靠平常自己的知识来判断故障和原因的不确定性。提出了基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断，通过建立变压器故障性质与故障征兆之间的完全因果强度关系，提高了模型的诊断精度。将模糊聚类的数据挖掘技术应用到变压器故障诊断中，通过建立故障样本数据的相似关系矩阵而实现了对故障样本集的聚类分析，最终实现了对故障样本的诊断分析。以变压器各个部件诊断为基础，通过模糊理论来构造变压器状态诊断模型，并用实例证明了该模型的有效性。

3.2专家系统

专家系统是现在经常使用的一种方法。专家系统是累积大量的这方面的专家的经验，和他们在日常工作中遇到的问题及其解决这些问题方法来进行推理，从而学习到前人经验和知识，还有对问题的解释功能。现在，这一种方法已经开始在电力系统运行得到了很大应用，尤其是在电气设备的问题和线路故障上。有效地解决了使用单一的方法，造成结果不全的问题，可以使电力系统问题得到快速的解决。把人工智能专家系统引入到变压器故障诊断中，实例测试表明该方法降低了判断的随机性，提高了诊断水平。将基于模糊Petri网的知识表示方法应用于变压器故障诊断专家系统中，并用实例证明了这种应用的有效性。

3.3人工神经网络

人工神经网络是依据人类大脑高度的集成化和处理信息的快速化，再进行节点互联构成信息处理的方法。这种人工神经网络可以做到复杂的逻辑操作和非线性映射。这种方法之所以能够在电力变压器上使用，是因为其在发生问题和电力运行故障的时候，可以建立非线性映射关系，这种关系符合人工神经网络的原理。这一种方法，在我国还没有被应用，但是在国外，已经开始得到了应用，并得到了很不错的效果。

3.4支持向量机

支持向量机(Support VectorMachine，SVM)是一种新兴且对解决变压器故障非常有效的方法，它是一种机器学习方法。它的理论最开始是针对模式识别问题提出的，主要是来解决这一方面问题的。后来经过人们的学习和研究，才扩展到现在这一领域。支持向量机这种方法在处理变压器的数据问题和技术样本上，非常有优势。因为，它在样本较少的时候，有很强的适应能力，能够及时地将数据分类并提高计算能力。尤其是在面临电力变压器一类的问题时，更是非常方便。

4结论

综上，电力变压器如果在运行中出现故障问题，就需要相关工作人员给出诊断方法，做好检修工作。若问题没有得到重视，就会引起一系列电力事故的发生，影响我国社会生活大安全和稳定。分析和处理变压器故障需要综合多种技术手段和分析方法，状态检修工作可以及时发现变压器缺陷，避免变压器故障发生和后果扩大，从而保证社会的用电安全。

参考文献：

[1]杨凤春，贾本岩，张丽娟.电力变压器故障诊断方法研究[J].科技创新与应用,2016,04:184.

[2]杨雷.浅谈电力变压器故障与故障诊断分析[J].江西建材,2016，17:223+225.

作者简介:

周杰(1989.09--)，男，江苏宿迁人，毕业学校：长沙理工大学,单位：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司，研究方向：变电检修。