LIF技术与ELM算法的电力变压器故障诊断研究

摘要：

电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义.常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患.提出一种激光诱导荧光光谱(L IF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究的方法.实验采集四种油样,分别为热性故障油、电性故障油、局部受潮油以及原油.使用激光发生器激发油样而发射荧光,获取不同油样光谱数据,采用MSC、SNV预处理算法对光谱数据进行处理,防止噪声等因素干扰.随后,利用KPCA和PCA降维,主成分个数皆取5,KPCA处理后显示MSC预处理的累计贡献率最高,为99％,经MSC预处理的PCA模型累计贡献率依然达到95％ 以上,Original-KPCA与Original-PCA模型的累计贡献率均达到65％ 以下,可以发现,采用预处理的模型,累计贡献率均有上升.最后,分别对两种降维后的数据利用ELM进行回归拟合.实验表明,KP-CA、PCA两种降维方式,KPCA算法表现性能较好,处理数据时间更短,提高了模型的可靠性和效率.同KPCA降维方式下,MSC-ELM模型的拟合优度R2为0.99941,均方误差MSE为0.074％;SNV-ELM拟合优度R2为0.99908,均方误差MSE为0.129％;Original-ELM拟合优度R2为0.99695,均方误差MSE为0.399％;对比可以发现MSC比SNV处理后的效果更好,MSC-KPCA-ELM模型表现效果最佳,预测值与真实值更为接近,均方根误差最小.结果证明,MSC-KPCA-ELM模型结合激光诱导荧光光谱技术更加适用于对电力变压器是否发生故障的快速诊断,精确判断为哪种故障类型,保障电力设备的运行安全.

关键词：激光诱导荧光光谱、极限学习机、变压器油、KPCA、PCA

所属期刊栏目：42

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家重点研发计划;安徽省自然科学基金青年项目;安徽省博士后科研经费项目;中国煤炭工业协会科学技术研究指导性计划项目

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1459-1464