基于BP神經網絡和Borda法則的油浸式變壓器故障診斷

陳曉星

摘要：針對油浸式變壓器故障診斷數據樣本量少，故障診斷率較低和可靠性差的缺點，為了提高油浸式變壓器故障診斷的準確率，提出一種綜合Borda法則和BP神經網絡的油浸式變壓器故障診斷方法。實驗結果表明，Borda組合模型比Borda、SVM和BP具有更高的準確率，可以較好地實現油浸式變壓器故障的診斷。

關鍵詞：BP神經網絡；Borda法則；油浸式變壓器；故障編碼；支持向量機

中圖分類號：TM41 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）009-000-03

Abstract： in view of the oil immersed transformer fault diagnosis data sample size less， fault diagnosis rate is low and poor reliability of the shortcomings， in order to improve the oil immersed transformer fault diagnosis accurate rate，we proposed a comprehensive Borda rule and BP neural network for oil immersed transformer fault diagnosis method. The experimental results show that the combination model has higher accuracy than Borda， SVM and BP， can achieve oil immersed transformer fault diagnosis much better.

Key words： BP neural network； Borda Rule； Oil-immersed Transformer； Fault Encoding； Support Vector Machine

一、引言

在電力系統中，變壓器作為一個主要的構成部分，其運行具有穩定的性能和可靠的性能，這樣就保證這個電力系統達到安全、可靠的作用。變壓器發生故障容易引發安全事故和停電故障，危及人身安全和財產安全。傳統的變壓器維護方式是基于發生故障再維修的方式，具有維護成本高，且無法實現變壓器故障的早期預警和潛伏性故障的及時排除[1]。根據變壓器具有復雜的故障機理，以及具有多樣性的故障征兆等特點，單一的診斷方法很難做出完善的判斷，基于上述原因，本文提出一種綜合Borda法則和BP神經網絡的油浸式變壓器故障診斷方法。

二、 BP神經網絡

BP神經網絡（Back-propagation Neutral Network） 通常是指基于誤差反向傳播算法的多層前向神經網絡，其由D.E.Rumelhart和J.L.McCelland等人[2]于1986年提出，目前BP算法已被廣泛地應用于工程領域。

在BP網絡結構圖中，用X=（X1， X2，…， Xn）表示BP神經網絡的輸入值；用Y=（Y1， Y2，…， Ym）表示神經網絡的預測值。BP神經網絡算法的具體流程如下：

Step1：初始化網絡。我們可以把神經網絡分為三層，它們分別為：輸入層、隱含層、輸出層，它們每一層所具有的節點數分別是n、l、m，在對其進行確定的時候一定要依據神經網絡中的輸入X=（X1， X2，…， Xn）以及其中的輸出Y=（Y1， Y2，…， Ym）；對它們三者神經元之間的連接權值wij， wjk進行初始化；對隱含層閥值與輸出層閥值 進行初始化，并且不僅要設定學習速率的函數，而且還要對神經元激勵函數進行設定；

Step2：計算隱含層輸出。在對其輸出 進行計算的時候，主要是依據X、wij、a；

Step7：算法停止條件是否滿足，若滿足，則停止；否則，返回Step2。

BP神經網絡的算法流程依次為實驗數據采集、數據歸一化、建立網絡、訓練模型、測試模型、數據反歸一化、結果輸出。

三、基于BP神經網絡的油浸式變壓器故障

1.診斷模型設計

文中主要選擇的特征氣體有五種，第一種氣體是H2（氫氣）；第二種氣體是CH4（甲烷）；第三種氣體是C2H6（乙烷）；第四種氣體是C2H4（乙烯）；第五種氣體是C2H2（乙炔），而變壓器的經常出現的故障主要有7種[3]，樣本種類及故障編碼分別為：低溫過熱 [ 1 0 0 0 0 0 0]、中溫過熱 [ 0 1 0 0 0 0 0]、高溫過熱[ 0 0 1 0 0 0 0]、局部放電 [ 0 0 0 1 0 0 0]、低能放電 [ 0 0 0 0 1 0 0]、電弧放電 [ 0 0 0 0 0 1 0]、正常狀態 [ 0 0 0 0 0 0 1]。

為實現油浸式變壓器故障的診斷，本文借助于BP神經網絡技術建立油浸式變壓器故障診斷模型。選擇H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2 5種氣體在油中溶解的體積含量作為BP的輸入，七種不同故障模式為BP輸出[4]。

2.算法步驟

基于BP神經網絡的變壓器故障診斷流程：

Step 1：構建訓練樣本以及數據預處理。

數據預處理主要進行歸一化，避免數據數量級不同導致結果偏差過大，同時能夠加速網絡的收斂速度。

Step 2：建立BP神經網絡模型；

Step 3：訓練網絡；采用Levenberg-Marquardt方法，該方法訓練速度快，選取前70組數據作為訓練樣本。

Step 4：測試網絡；運用測試樣本，驗證本文算法的有效性。

Step 5：輸出結果并保存網絡，方便后期變壓器故障診斷。

3.數據來源

在建立故障診斷的訓練樣本和仿真測試樣本數據的時候，所選擇的指標是在油中溶解的不相同氣體的量，這些氣體分別為H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2，根據數據樣本類型，將油浸式變壓器故障分為7類，分別為低溫過熱、中溫過熱、高溫過熱、局部放電、低能放電、電弧放電和正常狀態。將H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2 5種氣體在油中溶解的體積含量作為BP的輸入，七種不同故障模式為BP輸出。將采集到的205組電力變壓器油中溶解氣體含量數據分為兩個部分[5]，前140組樣本數據作為訓練集，后65組樣本數據作為測試集，詳細數據如表1所示。

4.數據預處理

為避免BP處理不同數量級原始數據出現計算不平衡，同時降低算法計算復雜度，提高BP的分類性能，樣本數據的預處理公式為[6]：

式中，xi（i=1，2，…，5）表示未歸一化的樣本數據；xmax表示同組未歸一化的樣本數據中的最大值；xmin表示同組未歸一化的樣本數據中的最小值；xi表示歸一化之后的數據。（見圖4、圖5）

5.實驗結果分析

為了驗證BP神經網絡的變壓器故障診斷模型的有效性，神經網絡的參數設置如下：神經網絡的參數設置如下：訓練目標goal=0.01，訓練次數epoch=1000，中間層神經元個數為11，輸出神經元為7，輸入神經元為5。其實驗結果如圖6、圖7和圖8所示。

由圖6可知，基于BP神經網絡的變壓器故障診斷的準確率為86.153%，產生誤判的可能原因主要有兩個：（1）中溫過熱故障和高溫過熱故障二者數據較為接近，導致分類界限模糊產生誤判；（2）BP分類器自身缺陷產生誤判。

由于油浸式變壓器綜合監測涉及的樣本數據具有特征信息量大的特點，導致在一定情況下獲得的油浸式變壓器的診斷結論很多時候可靠性較差[7]。為了最大程度地提高油浸式變壓器故障診斷的準確率，將BP神經網絡和Borda法則結合，提出一種基于BP神經網絡的故障診斷的組合模型，實現油浸式變壓器故障的最佳診斷，其診斷流程圖如圖7所示。

四、基于BP神經網絡和Borda的組合故障診斷

1. Borda法則

在1781年，法國的數學家C.De Borda提出了一種新的法則[8]，我們把它叫做Borda法則，該法則就是對 個專家給出的 個被評價對象的優先級關系進行比較，最終確定它們的Borda分數，并且對它們所得的分數進行排序，最終的評價結果為得分最高的對象。與Borda法則的思想進行結合，將油浸式變壓器故障診斷數學模型歸納為：假設Y={ y1， y2，…， y7}為評價對象，它所表示的內容是油浸式變壓器比較常見的7中類型的故障，U={u1， u2，…， u7}所表示的內容是 個專家組合而成的小組，然后采用7種不同的方法對Y={ y1， y2，…， y7}中的一些對象進行評價。

對某個專家k，當評價等于yi時，令bki =1，其他記作0，那么專家對評價對象Yi的評分可下式表示。

在公式中，Yi所表示的內容是yi的所得的分數。其中的對象可以根據分數的高低進行排序，最大的Yi所對應的yi是最終的結果。

為了使診斷的結果與實際情況更加的匹配，在本文中運用了算術加權運算，對他們進行有效的區分。對第k個專家賦予權值wk，0≤wk≤1，則評價對象yi的Borda分數可表示為[9]：

2.數據來源

選擇油中不同氣體的體積含量構建油浸式變壓器故障診斷的訓練樣本數據和仿真測試樣本數據，這些氣體分別為H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2，根據數據樣本類型，將油浸式變壓器故障分為7類，分別為低溫過熱、中溫過熱、高溫過熱、局部放電、低能放電、電弧放電和正常狀態。將H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2 5種氣體在油中溶解的體積含量作為BP和Borda組合模型的輸入，七種不同故障模式為BP和Borda組合模型的輸出。將采集到的205組電力變壓器油中溶解氣體含量數據分為兩個部分，前140組樣本數據作為訓練集，后65組樣本數據作為測試集，詳細數據如表1所示。

3.實驗結果分析

為了驗證Borda組合模型的變壓器故障診斷模型的有效性，神經網絡的參數設置如下：神經網絡的參數設置如下：訓練目標goal=0.01，訓練次數epoch=1000，中間層神經元個數為11，輸出神經元為7，輸入神經元為5。其實驗結果如圖9所示和表3所示。

由表3不同方法的對比結果可知，Borda組合模型、Borda和SVM都較BP提高了油浸式變壓器故障診斷的準確性。通過對比發現，Borda組合模型比Borda、SVM和BP具有更高的準確率，可以較好地實現油浸式變壓器故障的診斷。

五、結論

針對單一方法無法實現油浸式變壓器故障的準確診斷，為了提高變壓器在線監測設備的可靠性和變壓器故障診斷的準確率，提出一種綜合Borda法則和BP神經網絡的變壓器故障診斷方法。實驗結果表明，Borda組合模型、Borda和SVM都較BP提高了油浸式變壓器故障診斷的準確性，Borda組合模型比Borda、SVM和BP具有更高的準確率，可以較好地實現油浸式變壓器故障的診斷。

參考文獻：

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