CN111612033A - 基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法 - Google Patents

基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法 Download PDF

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CN111612033A CN202010297168.9A CN202010297168A CN111612033A CN 111612033 A CN111612033 A CN 111612033A CN 202010297168 A CN202010297168 A CN 202010297168A CN 111612033 A CN111612033 A CN 111612033A
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Abstract

本发明公开了一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，包括以下步骤：S1：收集电力变压器完备状态量，从中选取变压器状态特征量，并对变压器状态特征量进行归一化处理；S2：利用密度峰值聚类算法，对变压器状态特征量集合进行初步分类；S3：利用引力搜索算法，优化S2的分类结果，得到最终故障分类结果。本发明针对模糊C均值、模糊核聚类对非凸性数据的不适性，欧式距离判断规则的不完善性，结合引力搜索算法突出的寻优能力、密度峰值聚类算法对任意型数据的兼容性，有效消除初始截断距离对故障诊断结果的影响。

Description

基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法
技术领域
本发明涉及变压器诊断领域，更具体地，涉及一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法。
背景技术
电力变压器作为电力***中能量转换和传输的核心，具有举足重轻的地位。一旦电力变压器发生故障，就可能会引起大面积的停电事故，甚至造成巨大的经济损失。我国电网中35KV及以下的中小型配电变压器占据很大的比重，而且由于“重主网轻配网”观念，运行人员对于配网变压器故障诊断的研究较少。因此开展配电变压器状态监测，并在此基础上研究其故障诊断方法符合新时代电网的发展要求。同时，开展配电变压器故障诊断也有利于及早发现变压器的潜在性故障，有利于制定设备的差异化运维策略，对电力***安全、稳定运行具有重要的意义。由于变压器的故障类型与油中溶解气体组成成分有关，因此过去几十年电力从业者广泛应用三比值法诊断变压器故障，在三比值法中，根据变压器内油在故障下裂解产生组分含量的相对浓度与温度的相互依赖关系，从五种特征气体中选取溶解度和扩散系数相近的气体组成三比值，分别为CH4的相对含量和H2的相对含量的比值、C2H2的相对含量和C2H4的相对含量的比值、C2H4的相对含量和C2H6的相对含量的比值，以不同的编码表示，根据编码规则和故障类型判断方法作为诊断故障性质的依据。但该方法编码存在边界模糊等缺陷，致使其诊断正确率不高。而后有学者提出基于专家***评估变压器的状态，但该方法容易出现人为干扰等主观因素。针对以上方法的不足，各种智能算法被引入变压器故障诊断中，其中就包含模糊C均值、模糊核聚类。上述聚类算法通常仅以测试数据与聚类中心的欧式距离判断其分类类别，该方法对于非凸型数据存在误分类的缺陷。同时，目前暂无文献研究、介绍变压器状态特征量的数据类型
发明内容
本发明提供一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，及时发现变压器的潜在性故障
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，包括以下步骤：
S1：收集电力变压器完备状态量，从中选取变压器状态特征量，并对变压器状态特征量进行归一化处理；
S2：利用密度峰值聚类算法，对变压器状态特征量集合进行初步分类；
S3：利用引力搜索算法，优化S2的分类结果，得到最终故障分类结果。
优选地，步骤S1中，步骤S1中，选取变压器状态特征量包括xi1至xi8，其中xi1至xi5分别表示H2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6各气体在变压器油的相对含量，xi6至xi8分别表示CH4的相对含量和H2的相对含量的比值、C2H2的相对含量和C2H4的相对含量的比值、C2H4的相对含量和C2H6的相对含量的比值。变压器状态特征量的大小或者变化反映变压器不同类型的故障。
优选地，步骤S1中对变压器状态特征量进行归一化处理，具体为：
对前五项变压器状态特征量xi1至xi5有：
Figure BDA0002452620240000021
对后三项变压器状态特征量xi6至xi8，分别除以2；
归一化后的变压器状态特征量向量
Figure BDA0002452620240000022
Xi表示归一化后的第i台变压器状态特征量向量。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
S2.1：计算输入向量X＝(X1,X2,…,Xn)之间的欧式距离并初始化截断距离dc，X为所有变压器状态特征量向量的集合向量；
S2.2：计算输入向量的局部密度ρi；
S2.3：计算距离偏量δi；
S2.4：引入参数γi，并采取启发式的类簇中心选择方式，其表达式为：
γi＝ρiδi
γi越大，则对应的数据越有可能成为类簇中心，将γi按降序排列，选取前k个点作为训练样本集故障诊断的各类簇中心，k为聚类数；
S2.5：引入CH指数作为故障诊断模型的目标函数，以该目标函数作为判断聚类效果的依据，并以此反馈动态调节截断距离dc，CH指数表达式如下：
Figure BDA0002452620240000031
其中：tr(.)表示矩阵的迹，Bk表示类簇间的协方差矩阵，Wk表示同类簇数据的协方差矩阵，n表示训练样本的个数，k表示聚类数；
S2.6：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1,z2,…,zk)的距离dmt＝dist(zi,Xt)(m＝1,2,…,k)，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
优选地，步骤S2.1中初始化截断距离dc使得由截断距离决定的领域内包括输入向量X中1％-2％的数据。
优选地，步骤S2.2中计算输入向量的局部密度ρi具体为：
Figure BDA0002452620240000032
其中：dij＝dist(Xi,Xj)表示样本Xi与样本Xj之间的距离,n表示训练样本个数。
优选地，S2.3中计算距离偏量δi，具体为：
对于数据中局部密度最大的数据Xg：
δg＝max(dqg)
式中，q表示样本集中距离数据Xg最远的样本的编号；
对于其它数据Xi：
δi＝min(dwi)
w表示距离样本Xi最近样本的编号，且其局部密度ρw大于样本Xi的局部密度ρi。
优选地，步骤S3具体包括以下步骤：
S3.1：假设种群规模为N，粒子的维度为D，第i个粒子的空间坐标为
Figure BDA0002452620240000033
i＝1,2,…,N，其中
Figure BDA0002452620240000034
表示粒子i在第d维的坐标位置，粒子j在t时刻受到粒子i的引力大小如下：
Figure BDA0002452620240000035
式中，G(t)表示当前时刻t时的万有引力常数；Mpi(t)为被吸引粒子i的引力质量；Maj(t)为产生吸引粒子j的引力质量，其中，粒子i为被吸引的粒子，粒子j为产生吸引的粒子；Rij(t)为粒子j、i之间的几何距离；参数ε数值大于零；
S3.2：粒子i在第d维上所受到的引力之和为其周围粒子在此维度引力的随机组合，该引力之和的公式如下：
Figure BDA0002452620240000041
randj为区间在[0,1]上的任意数，是一变量，利用随机生成器生成，N为粒子的数目；
S3.3：计算t时刻，粒子xi的惯性质量：
Figure BDA0002452620240000042
fiti(t)表示在t时刻粒子xi的目标函数值；best(t)和wrost(t)为当前t时刻粒子xi分别所对应的最优适应度值和最差适应度值，Mii(t)为粒子xi在t时刻的惯性质量；
S3.4：粒子xi在t时刻的第d维加速度
Figure BDA0002452620240000043
的表达式：
Figure BDA0002452620240000044
粒子迭代更新其速度和位置：
Figure BDA0002452620240000045
rand为[0,1]之间的随机数，是一变量，利用随机生成器生成，
Figure BDA0002452620240000046
分别表示t时刻粒子xi第d维的速度和位置，
Figure BDA0002452620240000047
Figure BDA0002452620240000048
分别表示t+1时刻粒子xi第d维的速度和位置；
选取密度峰值聚类算法中的截断距离dc和聚类中心zjd(j＝1,2,...,k，d＝1,2,...,D)作为优化变量：
Pi＝[z11,z12,…,zjd,…,zkD,dc]
定义基于引力搜索与密度峰值聚类故障诊断模型的适应度函数：
Figure BDA0002452620240000049
S3.5：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1,z2,…,zk)的距离dmt＝dist(zm,Xt)，m＝1,2,…,k，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
优选地，步骤S3.1中G(t)具体为：
Figure BDA0002452620240000051
式中，G0表示迭代开始前的万有引力常数；参数α控制算法搜索的精度，其数值随着迭代次数的增加而减小；T为最大的迭代次数；
Rij(t)具体为：
Rij(t)＝||xi(t),xj(t)||2
式中，xi(t)为t时刻粒子i的空间坐标，xj(t)为t时刻粒子j的空间坐标。
优选地，步骤S3.3中best(t)和wrost(t)具体为：
Figure BDA0002452620240000052
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
针对模糊C均值、模糊核聚类对非凸性数据的不适性，欧式距离判断规则的不完善性，结合引力搜索算法突出的寻优能力、密度峰值聚类算法对任意型数据的兼容性，提出了一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变故障诊断方法。提取表征变压器状态的油中溶解气体作为故障诊断模型输入量，利用测试样本数据的局部密度克服欧式距离判断规则对非凸性数据的影响，同时应用引力搜索算法动态寻找截断距离和聚类中心的最优解，有效消除初始截断距离对故障诊断结果的影响。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提供一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，如图1，包括以下步骤：
S1：收集电力变压器完备状态量，从中选取变压器状态特征量，并对变压器状态特征量进行归一化处理；
S2：利用密度峰值聚类算法，对变压器状态特征量集合进行初步分类；
S3：利用引力搜索算法，优化S2的分类结果，得到最终故障分类结果。
步骤S1中，选取变压器状态特征量包括xi1至xi8，其中xi1至xi5分别表示H2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6各气体在变压器油的相对含量，xi6至xi8分别表示CH4的相对含量和H2的相对含量的比值、C2H2的相对含量和C2H4的相对含量的比值、C2H4的相对含量和C2H6的相对含量的比值。
步骤S1中对变压器状态特征量进行归一化处理，具体为：
对xi1至xi5有：
Figure BDA0002452620240000061
对xi6至xi8，则分别除以2；
归一化后的变压器状态特征量向量
Figure BDA0002452620240000062
Xi表示归一化后的第i台变压器状态特征量向量。
步骤S2包括以下步骤：
S2.1：计算输入向量X＝(X1,X2,…,Xn)之间的欧式距离并初始化截断距离dc，X为所有变压器状态特征量向量的集合向量；
S2.2：计算输入向量的局部密度ρi；
S2.3：计算距离偏量δi；
S2.4：引入参数γi，并采取启发式的类簇中心选择方式，其表达式为：
γi＝ρiδi
γi越大，则对应的数据越有可能成为类簇中心，将γi按降序排列，选取前k个点作为训练样本集故障诊断的各类簇中心，k为聚类数；
S2.5：引入CH指数作为故障诊断模型的目标函数，以该目标函数作为判断聚类效果的依据，并以此反馈动态调节截断距离dc，CH指数表达式如下：
Figure BDA0002452620240000063
其中：tr(.)表示矩阵的迹，Bk表示类簇间的协方差矩阵，Wk表示同类簇数据的协方差矩阵，n表示训练样本的个数，k表示聚类数；
S2.6：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1,z2,…,zk)的距离dmt＝dist(zi,Xt)(m＝1,2,…,k)，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
步骤S2.1中初始化截断距离dc使得由截断距离决定的领域内包括输入向量X中1％-2％的数据。
步骤S2.2中计算输入向量的局部密度ρi具体为：
Figure BDA0002452620240000071
其中：dij＝dist(Xi,Xj)表示样本Xi与样本Xj之间的距离,n表示训练样本个数。
S2.3中计算距离偏量δi，具体为：
对于数据中局部密度最大的数据Xg：
δg＝max(dqg)
式中，q表示样本集中距离数据Xg最远的样本的编号；
对于其它数据Xi：
δi＝min(dwi)
w表示距离样本Xi最近样本的编号，且其局部密度ρw大于样本Xi的局部密度ρi。
步骤S3具体包括以下步骤：
S3.1：假设种群规模为N，粒子的维度为D，第i个粒子的空间坐标为
Figure BDA0002452620240000072
i＝1,2,…,N，其中
Figure BDA0002452620240000073
表示粒子i在第d维的坐标位置，粒子j在t时刻受到粒子i的引力大小如下：
Figure BDA0002452620240000074
式中，G(t)表示当前时刻t时的万有引力常数；Mpi(t)为被吸引粒子i的引力质量；Maj(t)为产生吸引粒子j的引力质量，其中，粒子i为被吸引的粒子，粒子j为产生吸引的粒子；Rij(t)为粒子j、i之间的几何距离；参数ε数值大于零；
S3.2：粒子i在第d维上所受到的引力之和为其周围粒子在此维度引力的随机组合，该引力之和的公式如下：
Figure BDA0002452620240000081
randj为区间在[0,1]上的任意数，N为粒子的数目；
S3.3：计算t时刻，粒子xi的惯性质量：
Figure BDA0002452620240000082
fiti(t)表示在t时刻粒子xi的目标函数值；best(t)和wrost(t)为当前t时刻粒子xi分别所对应的最优适应度值和最差适应度值，Mi(t)为粒子xi在t时刻的惯性质量；
S3.4：粒子xi在t时刻的第d维加速度
Figure BDA0002452620240000083
的表达式：
Figure BDA0002452620240000088
Mii(t)为粒子xi的惯性质量；
粒子迭代更新其速度和位置：
Figure BDA0002452620240000084
rand为[0,1]之间的随机数，
Figure BDA0002452620240000085
分别表示t时刻粒子xi第d维的速度和位置，
Figure BDA0002452620240000086
分别表示t+1时刻粒子xi第d维的速度和位置；
选取密度峰值聚类算法中的截断距离dc和聚类中心zjd(j＝1,2,...,k，d＝1,2,...,D)作为优化变量：
Pi＝[z11,z12,…,zjd,…,zkD,dc]
定义基于引力搜索与密度峰值聚类故障诊断模型的适应度函数：
Figure BDA0002452620240000087
S3.5：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1,z2,…,zk)的距离dmt＝dist(zm,Xt)，m＝1,2,…,k，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
步骤S3.1中G(t)具体为：
Figure BDA0002452620240000091
式中，G0表示迭代开始前的万有引力常数；参数α控制算法搜索的精度，其数值随着迭代次数的增加而减小；T为最大的迭代次数；
Rij(t)具体为：
Rij(t)＝||Xi(t),Xj(t)||2
式中，xi(t)为t时刻粒子i的空间坐标，xj(t)为t时刻粒子j的空间坐标。
步骤S3.3中best(t)和wrost(t)具体为：
Figure BDA0002452620240000092
在具体实施过程中，选取H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6、CH4/H2、C2H2/C2H4、C2H4/C2H6作为故障诊断模型的输入量，并依此对收集到的322组变压器故障数据进行归一化处理。选择高能放电(HD)、低能放电(ID)、局部放电(PD)、高温过热(T3)、中温过热(T2)、低温过热(T1)作为变压器诊断的故障类型。表1为部分样本数据。
表1
Figure BDA0002452620240000093
初始化截断距离dc,分别计算训练样本的局部密度、距离偏量，由此得到参数γ。降序排列参数γ，选取前6个点作为训练样本集故障诊断的各类簇中心。
选择6个聚类中心以及截断距离dc构建新的优化粒子，并以密度峰值聚类算法CH指数构建引力搜索算法的适应度函数，动态调节聚类中心和截断距离，直至搜索到最优解。本文中初始引力常数G0＝10，种群规模N＝30，最大迭代次数T＝200。
经过以上分析，利用matlab平台求得6类故障的中心向量，如表2所示：
表2
Figure BDA0002452620240000101
经归一化后测试样本的值为(0.3771，0.2135，0.3043，0.1007，0.0043，0.0011，0.9987，0.9975)，分别求得测试样本与6个聚类中心的距离分别为1.7800、1.5749、1.5245、1.5600、0.7189、0.5126，而且该样本的局部密度小于第6类聚类中心的局部密度，因此可判断该测试样本为高能放电故障。
经吊罩诊断，发现变压器低压线圈辐向失稳，变形严重，绕组短路产生弧光放电。本文的诊断结果与实际故障类型一致，说明本文采用的方法具有一定的实用性。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：收集电力变压器完备状态量，从中选取变压器状态特征量，并对变压器状态特征量进行归一化处理；
S2：利用密度峰值聚类算法，对变压器状态特征量集合进行初步分类；
S3：利用引力搜索算法，优化S2的分类结果，得到最终故障分类结果。
2.根据权利要求1所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，选取变压器状态特征量包括xi1至xi8，其中xi1至xi5分别表示H2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6各气体在变压器油的相对含量，xi6至xi8分别表示CH4的相对含量和H2的相对含量的比值、C2H2的相对含量和C2H4的相对含量的比值、C2H4的相对含量和C2H6的相对含量的比值。
3.根据权利要求2所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中对变压器状态特征量进行归一化处理，具体为：
对前五项变压器状态特征量xi1至xi5有：
Figure FDA0002452620230000011
对后三项变压器状态特征量xi6至xi8，分别除以2；
归一化后的变压器状态特征量向量
Figure FDA0002452620230000012
Xi表示归一化后的第i台变压器状态特征量向量。
4.根据权利要求3所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
S2.1：计算输入向量X＝(X1，X2，...，Xn)之间的欧式距离并初始化截断距离dc，X为所有变压器状态特征量向量的集合向量；
S2.2：计算输入向量的局部密度ρi；
S2.3：计算距离偏量δi；
S2.4：引入参数γi，并采取启发式的类簇中心选择方式，其表达式为：
γi＝ρiδi
γi越大，则对应的数据越有可能成为类簇中心，将γi按降序排列，选取前k个点作为训练样本集故障诊断的各类簇中心，k为聚类数；
S2.5：引入CH指数作为故障诊断模型的目标函数，以该目标函数作为判断聚类效果的依据，并以此反馈动态调节截断距离dc，CH指数表达式如下：
Figure FDA0002452620230000021
其中：tr(.)表示矩阵的迹，Bk表示类簇间的协方差矩阵，Wk表示同类簇数据的协方差矩阵，n表示训练样本的个数，k表示聚类数；
S2.6：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1，z2，...，zk)的距离dmt＝dist(zi，Xt)(m＝1，2，...，k)，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
5.根据权利要求4所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S2.1中初始化截断距离dc使得由截断距离决定的领域内包括输入向量X中1％-2％的数据。
6.根据权利要求5所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S2.2中计算输入向量的局部密度ρi具体为：
Figure FDA0002452620230000022
其中：dij＝dist(Xi，Xj)表示样本Xi与样本Xj之间的距离，n表示训练样本个数。
7.根据权利要求6所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，S2.3中计算距离偏量δi，具体为：
对于数据中局部密度最大的数据Xg：
δg＝max(dqg)
式中，q表示样本集中距离数据Xg最远的样本的编号；
对于其它数据Xi：
δi＝min(dwi)
w表示距离样本Xi最近样本的编号，且其局部密度ρw大于样本Xi的局部密度ρi。
8.根据权利要求7所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：
S3.1：假设种群规模为N，粒子的维度为D，第i个粒子的空间坐标为
Figure FDA0002452620230000031
其中
Figure FDA0002452620230000032
表示粒子i在第d维的坐标位置，粒子j在t时刻受到粒子i的引力大小如下：
Figure FDA0002452620230000033
式中，G(t)表示当前时刻t时的万有引力常数；Mpi(t)为被吸引粒子i的引力质量；Maj(t)为产生吸引粒子j的引力质量，其中，粒子i为被吸引的粒子，粒子j为产生吸引的粒子；Rij(t)为粒子j、i之间的几何距离；参数ε数值大于零；
S3.2：粒子i在第d维上所受到的引力之和为其周围粒子在此维度引力的随机组合，该引力之和的公式如下：
Figure FDA0002452620230000034
randj为区间在[0，1]上的任意数，N为粒子的数目；
S3.3：计算t时刻，粒子xi的惯性质量：
Figure FDA0002452620230000035
fiti(t)表示在t时刻粒子xi的目标函数值；best(t)和wrost(t)为当前t时刻粒子xi分别所对应的最优适应度值和最差适应度值，Mii(t)为粒子xi在t时刻的惯性质量；
S3.4：粒子xi在t时刻的第d维加速度
Figure FDA0002452620230000036
的表达式：
Figure FDA0002452620230000037
粒子迭代更新其速度和位置：
Figure FDA0002452620230000038
rand为[0，1]之间的随机数，
Figure FDA0002452620230000039
分别表示t时刻粒子xi第d维的速度和位置，
Figure FDA00024526202300000310
分别表示t+1时刻粒子xi第d维的速度和位置；
选取密度峰值聚类算法中的截断距离dc和聚类中心zjd(j＝1，2，...，k，d＝1，2，...，D)作为优化变量：
Pi＝[z11，z12，...，zjd，...，zkD，dc]
定义基于引力搜索与密度峰值聚类故障诊断模型的适应度函数：
Figure FDA0002452620230000041
S3.5：分别计算测试样本Xt与k个聚类中心Z＝(z1，z2，...，zk)的距离dmt＝dist(zm，Xt)，m＝1，2，...，k，同时计算测试样本Xt的局部密度ρt；若ρt小于ρm且测试样本Xt距离第m类中心最近，则测试样本Xt被分为第m类。
9.根据权利要求8所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S3.1中G(t)具体为：
Figure FDA0002452620230000042
式中，G0表示迭代开始前的万有引力常数；参数α控制算法搜索的精度，其数值随着迭代次数的增加而减小；T为最大的迭代次数；
Rij(t)具体为：
Rij(t)＝||xi(t)，xj(t)||2
式中，xi(t)为t时刻粒子i的空间坐标，xj(t)为t时刻粒子j的空间坐标。
10.根据权利要求9所述的基于引力搜索与密度峰值聚类的配电变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤S3.3中best(t)和wrost(t)具体为：
Figure FDA0002452620230000043
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