电力变压器故障诊断与预测的机器学习方法

任宏涛，高 洁

（1.国网山西省电力公司绛县供电公司，山西 运城 043600；2.国网山西省电力公司翼城县供电公司，山西 临汾 043500）

1 电力变压器故障诊断与预测的相关研究

1.1 变压器故障概述

电力变压器作为电力系统的关键设备，在长期运行和各种因素的影响下，可能出现各种潜在故障，如绕组短路、接头松动以及绝缘老化等。这些故障可能导致供电中断或发生故障，因此及时诊断和预测变压器故障至关重要。通过诊断变压器故障可以有效确保电力系统的安全运行和可靠供电。

1.2 传统故障诊断方法

传统的故障诊断方法主要依赖于经验判断和观察，包括定期巡视与监测变压器的运行状态，人工观察可能出现的异常现象。同时，使用各种检测仪器监测变压器的参数，以判断是否存在故障。然而，传统方法存在主观性强、效率低的问题[1]。为了提高准确率和效率，近年来研究者们转向基于机器学习的方法，利用机器学习算法从大量数据中自动学习和提取特征，实现电力变压器故障诊断与预测的精确化和智能化。

1.3 基于机器学习的故障诊断研究现状

随着机器学习技术的不断发展，基于数据的故障诊断与预测方法逐渐成为研究的热点。机器学习方法能够自动从大量数据中学习和提取特征，具有较强的自适应性与泛化能力，因此在电力变压器故障诊断与预测方面具有巨大潜力。近年来，许多研究者开始探索利用机器学习方法来解决电力变压器故障问题[2]。其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于故障诊断。SVM是一种监督学习算法，适用于分类和回归任务。通过训练数据，SVM可以构建一个高维特征空间，将不同类别的样本分开，从而实现故障的诊断和分类，其原理如图1所示。

图1 SVM的原理

目前，深度学习也成为电力变压器故障预测的研究热点。深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）可以自动学习数据的特征表示，对于复杂的电力变压器故障预测任务具有较好的表现。

2 数据收集与预处理

2.1 数据来源与采集

在本研究中，电力变压器故障诊断与预测所需的数据主要来自2个方面，分别是传感器数据和历史故障记录。为了监测变压器的运行状态，文章采集了多个传感器的数据，包括电流传感器、温度传感器以及振动传感器等。这些传感器被安置在变压器的不同部位，实时监测关键参数的变化，从而形成了大量的实时监测数据[3]。同时，可以从电力系统运维数据库中获取了变压器的历史故障记录。这些故障记录包含了变压器以往的故障类型、故障发生时间、维修情况等信息，为机器学习模型提供了有价值的标签数据，具体数据如表1所示。

表1 电力变压器故障诊断与预测所采集的数据

2.2 数据预处理

在电力变压器故障诊断与预测的数据预处理阶段，采取了多种具体处理方法，包括插值填充缺失值、识别和处理异常值、从不同域提取特征、归一化处理数据以及划分训练集和测试集等。这些处理方法能够清洗数据、提取有用信息，为机器学习模型的训练和预测提供质量高、适用性强的数据集，从而提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。

3 SVM在电力变压器故障诊断中的应用

3.1 SVM原理简介

SVM是一种常用的监督学习算法，适用于二分类和多分类问题。其基本原理是在特征空间中寻找一个超平面，将不同类别的样本尽可能地分开，并使边距最大化，从而实现分类[4]。SVM通过引入核函数，能够处理非线性可分的数据，将其映射到高维特征空间，进而进行线性划分。

3.2 数据建模与特征提取

在电力变压器的故障诊断中，采用了SVM算法。首先，需要对传感器数据进行数据建模，将每个样本表示为特征向量，形成数据集。其次，进行特征提取，包括时域、频域以及振动数据等特征。这些特征将构成SVM的输入向量，用于训练与预测。最后，通过这一过程，可以将原始传感器数据转换为有用的特征向量，提高故障诊断的准确率和可靠性。

3.3 故障诊断实验与结果分析

在本研究中，将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集，用于训练和评估SVM模型的性能。采用径向基核函数，并通过网格搜索法调整SVM的超参数，以获取最佳组合，其实验结果如表2所示。

表2 故障诊断实验结果

通过表2实验结果可知，模型的准确率达到了92%，表明模型对正常和故障样本的分类有较高的正确率。同时，模型的精确率为91%，召回率为94%，F1分数为0.92，这说明模型在故障样本的识别和分类上具有较好的平衡表现。

4 深度学习在电力变压器故障预测中的研究

4.1 深度学习模型简介

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其在电力变压器故障预测中表现出强大的特征学习和模式识别能力。本研究中，采用了CNN作为深度学习模型进行电力变压器故障预测。CNN是一种特别适合图像和序列数据处理的深度学习模型[5]。它通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征，并通过全连接层进行分类或回归任务。其优势在于能够自动从原始数据中学习和提取特征，避免了手动特征提取的复杂性，同时具有较好的泛化能力。

4.2 数据预处理与模型构建

在深度学习模型中，数据预处理是十分关键的步骤。首先，预处理采集的传感器数据，包括缺失值处理、异常值处理以及数据归一化等。其次，将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。在构建深度学习模型时，搭建了一个具有卷积层、池化层以及全连接层的CNN模型。在卷积层中，设置了多个卷积核来提取不同特征；池化层用于降低特征图的维度，减少模型的计算复杂性。最后，通过全连接层将提取的特征映射到故障类别，实现故障预测任务。

4.3 故障预测实验与结果分析

在故障预测实验中，文章使用了深度学习模型CNN来对电力变压器的故障进行预测。在数据集划分中，将数据集按照70%的训练集和30%的测试集划分，用于模型的训练和性能评估，其实验结果如表3所示。

表3 故障预测实验结果

通过实验结果可知，CNN模型在故障预测任务上的准确率达到了95%，说明模型对正常和故障样本的分类都有较高的正确率。同时，模型的精确率为94%，召回率为96%，F1分数为0.95，这表明模型在故障样本的识别和分类上具有较好的平衡表现。深度学习模型具有强大的特征学习能力，它能够自动从原始数据中学习和提取特征，避免了手动特征提取的复杂性。这种优势使得CNN模型在电力变压器故障预测中表现出较高的准确率和可靠性。

5 结 论

文章针对电力变压器故障诊断与预测问题，基于机器学习方法进行深入研究。实验结果表明，SVM和深度学习在故障诊断与预测中都取得了显著成效。SVM通过有效的特征提取和分类策略，提高了故障诊断准确率。深度学习利用CNN强大的特征学习能力，实现了故障预测的高准确率。通过这些方法，可以有效提高电力变压器故障的准确诊断率和预测准确度，并降低电力系统的事故风险，确保电网安全稳定运行。