CN103218662A - 一种基于bp神经网络的变压器故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，能够以绝缘油中特征气体的含量作为BP神经网络的输入，准确的对变压器的运行故障进行诊断，极大地提高变压器故障诊断的准确率，确保变压器安全可靠地运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种变压器故障诊断方法，尤其涉及一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法。
背景技术
电力变压器是高压电气设备中非常昂贵的运行设备之一，同时也是电力***的重要组成部分。近几年来，随着我国经济的快速发展和电力技术的不断提高，电力工业逐步向高压、大容量方向发展，电力变压器的故障率也呈现了上升的趋势。由于变压器故障通常伴有电弧、放电以及剧烈燃烧等现象的发生，因此一旦变压器发生故障，轻则要停电检修，直接影响人民生活，重则将可能进一步导致电力设备贯通性击穿、***等事故，严重影响电力***供电的安全性、稳定性、可靠性及经济性。所以变压器的质量监测和故障诊断显得日益重要。
在变压器故障诊断的研究中，故障的征兆和故障类型存在很复杂的非线性的数学关系，这使得诊断的合适数学模型很难找到。其中，变压器的内部故障表现为机械、电和热三种类型，而后面两种又是最为主要的，而且机械故障通常也会以电或者热表现出来。电力变压器固体绝缘材料和油在电与热的双重作用下，会产生氢气、烃类、一氧化碳和二氧化碳等气体，而这些气体将溶解于变压器内部的油中，通过对油中的这些气体种类和含量进行分析，就能判断变压器的故障。其中氢气、甲烷、乙炔、乙烷、乙烯、一氧化碳、二氧化碳是判断故障时用到的主要气体，因此把它们叫做特征气体。
三比值法建立在油中溶解气体的基础上，是目前最基本的判断变压器故障的诊断方法。三比值法是通过确定C2H2 /C2H4、CH4 /H2和C2H4 /C2H6 这三个比值大小，再根据三比值编码规则（表1）和故障类型判断方法（表2）来确定变压器发生何种故障。但是，三比值法也存在很大的局限性，只有在油中溶解气体各组分含量都超过阈值的时候，才能采用三比值法进行变压器的故障诊断。另外，三比值法中缺少很多编码，会导致在三比值的编码规则表中找不到相对应的比值组合，无法进行故障判断；同时，如果计算出的数据处于三比值编码的边界，通过三比值法判断得出的变压器故障不准确，很容易诊断错误。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，能够准确地对变压器的运行故障进行诊断，极大地提高变压器故障诊断的准确率，确保变压器安全可靠地运行。
本发明采用下述技术方案：
一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
A：收集训练样本数据当作输入向量；
B：对故障类型进行编码，编制训练样本和故障类型的对应表；
C：构建BP神经网络，并对BP神经网络进行训练，直到达到满意的精度为止；
D：诊断待测样本，将待测样本输入BP神经网络，经过网络计算后输出向量，得到诊断结果。
所述A步骤中的训练样本数据分别为H2、CH4、 C2H4、 C2H2、 C2H6和CO气体含量。
所述的B步骤中训练样本和故障类型的对应表为：若编码为1000000，则故障类型为低能放电；若编码为0100000，则故障类型为高能放电；若编码为0010000，则故障类型为局部放电；若编码为0001000，则故障类型为低温过热；若编码为0000100，则故障类型为中温过热；若编码为0000010，则故障类型为高温过热，若编码为0000001，则故障类型为高温过热兼高能放电。
所述的BP神经网络为具有一个隐层的前馈型BP神经网络，其中输入层有6个神经元，分别对应训练样本数据中的6种气体；输出层有7个神经元，分别对应7种故障类型。
所述的BP神经网络隐层的神经元个数为17个。
所述的BP神经网络的隐层传递函数是tansig（），输出层传递函数为线性函数，训练函数用trainlm。
所述B步骤中BP神经网络学习过程包括以下步骤：
B1：设置变量和参数；
B2：初始化；
B3：给定输入向量和目标输出；
B4：计算隐层、输出层各单元输出；
B5：计算实际输出与目标的偏差e，并判断是否满足要求，如果满足，进入步骤B6；如果不满足,进入步骤B7；
B6：判断是否学习完全部训练样本，全部计算实际输出与目标的偏差e是否均满足要求，如果满足，进入步骤B8，结束整个学习过程；如果不满足,则进入步骤B7；
B7：计算误差梯度，并修改权值，然后返回步骤B4；
B8：学习过程完成。
本发明能够以绝缘油中特征气体的含量作为BP神经网络的输入，准确的对变压器的运行故障进行诊断，极大地提高变压器故障诊断的准确率，确保变压器安全可靠地运行。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明所述BP神经网络的拓扑结构示意图；
图3为本发明所述BP神经网络学习过程的流程图；
图4为神经元个数为17时本发明所述BP神经网络训练均方差图；
图5为本发明所述回检诊断均方差随隐层神经元个数变化示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法包括以下步骤：
A：收集训练样本数据当作输入向量；
B：对故障类型进行编码，编制训练样本和故障类型的对应表；
C：构建BP神经网络，并对BP神经网络进行训练，直到达到满意的精度为止；
D：诊断待测样本，将待测样本输入BP神经网络，经过网络计算后输出向量，得到诊断结果。
本发明中，训练样本数据分别为H2、CH4、 C2H4、 C2H2、 C2H6和CO气体含量。在变压器中安装传感器，观测变压器油中溶解的各种气体含量，可得到上述BP神经网络的输入值。
建立故障种类矩阵T（如表3所示）和故障数据矩阵P（如表7所示），其中P为各种故障对应的6种气体含量，训练样本和故障类型的对应表为：若编码为1000000，则故障类型为低能放电；若编码为0100000，则故障类型为高能放电；若编码为0010000，则故障类型为局部放电；若编码为0001000，则故障类型为低温过热；若编码为0000100，则故障类型为中温过热；若编码为0000010，则故障类型为高温过热，若编码为0000001，则故障类型为高温过热兼高能放电；其中，
表3
表7
如图2所示，本发明所述的BP神经网络为具有一个隐层的前馈型BP神经网络，其中输入层有6个神经元，分别对应P矩阵中的6种气体；输出层有7个神经元，分别对应T矩阵的7种故障类型。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者到预先设定的学习次数为止。BP神经网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。
如图3所示，BP神经网络学习过程包括以下步骤：
B1：设置变量和参数；
B2：初始化；
B3：给定输入向量和目标输出；
B4：计算隐层、输出层各单元输出；
B5：计算实际输出与目标的偏差e，并判断是否满足要求，如果满足，进入步骤B6；如果不满足,进入步骤B7；
B6：判断是否学习完全部训练样本，全部计算实际输出与目标的偏差e是否均满足要求，如果满足，进入步骤B8，结束整个学习过程；如果不满足,则进入步骤B7；
B7：计算误差梯度，并修改权值，然后返回步骤B4；
B8：学习过程完成。
本实施例中，如图3所示，BP神经网络的学习过程具体如下：
(1) 设置变量和参数:
(2) 初始化。赋较小的随机非零值于 。
(3) 给定输入向量和目标输出，输入样本
，
；
(4) 计算隐层、输出层各单元输出，对输入样本
，前向计算BP网络每层神经元的输入信号和输出信号
。
（5）计算实际输出与目标的偏差e，由期望输出
和上一步求得的实际输出
计算误差
，并判断是否满足要求，如果满足，进入步骤（6）；如果不满足,进入步骤（7）。
（6）判断是否学习完全部训练样本，全部计算实际输出与目标的偏差e是否均满足要求，即判断
是否大于最大迭代次数，如果满足，进入步骤（8），结束整个学习过程；如果不满足,则进入步骤（7）；
（7）计算误差梯度，即对输入样本
，反向计算每层神经元的局部梯度 。其中，
然后修改权值，按照下列公式计算权值修正，并修正权值，
为学习速率，
（8）学完所有的训练样本，学习过程完成。
本发明构造的BP神经网络模型结构含有一个隐层，该神经网络的输入层是P矩阵，隐层的神经元个数为17，输出层是7个神经元（与T矩阵相对应）。BP神经网络的隐层传递函数采用tansig（），输出层传递函数为线性函数，训练函数用trainlm，训练精度目标值为0.015，训练循环次数为50 。在Matlab 软件中对本发明所述的BP神经网络进行训练时，利用大量组故障数据P、T作为神经网络训练样本数据，分别取隐层神经元个数n=5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20，对BP神经网络进行训练，调整和优化神经元阈值和连接权值。n=17 时，BP神经网络训练的均方差变化情况如图4所示。从图4中可以看到，均方差随着训练次数的增加而逐渐减小，当训练次数达到15次的时候，均方差基本上达到稳定，当训练次数达到37左右的时候，均方差保持稳定。
用隐层神经元个数分别为n=5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20时训练得到的BP神经网络进行回检诊断试验，将故障样本数据矩阵P输入到神经网络，得到回检诊断矩阵recheck，计算T与recheck的均方差分别为0,0174，0.0162，0.0205，0.0193，0.0187，0.0152，0.0170，0.0156，0.0193，0.0174，0.0284，0.0183，0.0146，0.0217，0.0248，0.0161。回检诊断均方差随隐层神经元个数变化的情况如图5所示。
由图5可以看出，回检诊断的均方差随隐层神经元的变化基本是稳定的，最小值是n=17 时的0.0146。因此，本发明选则隐层神经元个数为n=17的BP神经网络模型BPnn为变压器故障诊断模型，其隐层各神经元的阈值向量为：[-0.3877 -0.7588 -2.2231 5.9430 1.4356 -3.0014 4.2874 1.5326 3.0331 -0.5249 -2.5834 0.4915 0.6949 -0.6651 0.9589 -0.5256 -0.1726]，输出层各神经元的阈值向量为：[0.2488 0.0907 -0.0907 -0.0661 0.6536 -0.1020 -0.2454 -0.2864]；输入层与隐层各神经元之间以及隐层与输出层各神经元之间的节点权重分别如表4和表5所示。
使用训练得到的n=17时的BP神经网络故障诊断模型BPnn进行故障诊断实验。用226组神经网络训练样本数据P、T以外的40组故障数据组成BP神经网络故障诊断实验数据矩阵P1和T1，其中P1为6种气体含量，T1为对应的故障类型矩阵。把故障诊断样本P1 输入BP神经网络故障诊断模型BPnn进行故障诊断，得到诊断结果矩阵diagnose，如表6所示。应用最大隶属原则，将diagnose中的各个列向量的最大值取为1，其它分量的值取为0，然后与故障类型目标矩阵T1的各个列向量进行比较，计算结果故障识别准确率达到了95%。
本发明利用BP神经网络的自学习功能，实时记录、收集和整理变压器运行中所发生的故障数据，将其数据添加到网络训练样本矩阵P和T中，对神经网络故障诊断模型进行再训练，可持续优化神经网络模型的相关参数，提高模型的预测精度和稳健性。
Claims (7)
1.一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
A：收集训练样本数据当作输入向量；
B：对故障类型进行编码，编制训练样本和故障类型的对应表；
C：构建BP神经网络，并对BP神经网络进行训练，直到达到满意的精度为止；
D：诊断待测样本，将待测样本输入BP神经网络，经过网络计算后输出向量，得到诊断结果。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述A步骤中的训练样本数据分别为H2、CH4、 C2H4、 C2H2、 C2H6和CO气体含量。
3.根据权利要求2所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述的B步骤中训练样本和故障类型的对应表为：若编码为1000000，则故障类型为低能放电；若编码为0100000，则故障类型为高能放电；若编码为0010000，则故障类型为局部放电；若编码为0001000，则故障类型为低温过热；若编码为0000100，则故障类型为中温过热；若编码为0000010，则故障类型为高温过热，若编码为0000001，则故障类型为高温过热兼高能放电。
4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述的BP神经网络为具有一个隐层的前馈型BP神经网络，其中输入层有6个神经元，分别对应训练样本数据中的6种气体；输出层有7个神经元，分别对应7种故障类型。
5.根据权利要求4所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述的BP神经网络隐层的神经元个数为17个。
6.根据权利要求5所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述的BP神经网络的隐层传递函数是tansig（），输出层传递函数为线性函数，训练函数用trainlm。
7.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：所述B步骤中BP神经网络学习过程包括以下步骤：
B1：设置变量和参数；
B2：初始化；
B3：给定输入向量和目标输出；
B4：计算隐层、输出层各单元输出；
B5：计算实际输出与目标的偏差e，并判断是否满足要求，如果满足，进入步骤B6；如果不满足,进入步骤B7；
B6：判断是否学习完全部训练样本，全部计算实际输出与目标的偏差e是否均满足要求，如果满足，进入步骤B8，结束整个学习过程；如果不满足,则进入步骤B7；
B7：计算误差梯度，并修改权值，然后返回步骤B4；
B8：学习过程完成。
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