電力變壓器故障診斷與智能預警系統的設計與實現

摘 要：【目的】為保證電力系統穩定運行，提高運維效率，設計并實現一種集成大數據技術、人工智能技術和物聯網技術的電力變壓器故障診斷與智能預警系統。【方法】首先，部署多種傳感器實時收集變壓器運行數據信息；其次，利用物聯網技術實現數據傳輸與存儲；再次，利用大數據技術和人工智能算法深度挖掘和處理數據，實現精確預測和故障預警；最后，設計用戶友好型界面，為運維人員進行故障排查和處理以及動態性掌握變壓器運行狀態提供方便。【結果】該電力變壓器故障診斷與智能預警系統能有效預警變壓器運行故障，并對變壓器展開實時監測。相較于傳統的方法，該系統在監測方面使用多樣化手段，可以快速、準確診斷故障，提高預警的及時性，提高管理質量。【結論】該系統對提升電力系統智能化水平、保障電網安全穩定運行具有積極作用。

關鍵詞：電力變壓器；故障診斷；智能預警；物聯網；大數據分析；人工智能

中圖分類號：TM41 " "文獻標志碼：A " " "文章編號：1003-5168（2025）06-0017-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.06.003

Design and Implementation of Power Transformer Fault Diagnosis and Intelligent Early Warning System

XIE Xiangchen

（School of Electronic and Information Engineering， Hebei University， Baoding 017100， China）

Abstract： [Purposes] This study aims to design and implement a power transformer fault diagnosis and intelligent early warning system that integrates big data technology， artificial intelligence technology and Internet of Things technology， so as to enhance the operation and maintenance efficiency and stable operation capability of power system. [Methods] Firstly， a variety of sensors were deployed to dynamically collect transformer operation data information; secondly， Internet of Things technology was used to record， transmit and store data; then big data technology and artificial intelligence algorithm were used to deeply mine and process data to accurately predict and timely warn faults; finally， the user-friendly interface is designed to provide convenience for operation and maintenance personnel to dynamically grasp the running state of the transformer， and carry out effective troubleshooting and processing. [Findings] The power transformer fault diagnosis and intelligent early warning system developed in this study can effectively warn transformer operation faults and carry out real-time monitoring. Compared with the traditional methods， the designed and developed system uses a variety of monitoring methods to improve the timeliness of early warning， accurately diagnose faults and improve management quality. [Conclusions] The system has positive significance for improving the intelligent level of power system and ensuring the safe and stable operation of power grid.

Keywords： power transformer; fault diagnosis; intelligent early warning; internet of things; big data analysis; artificial intelligence

0 引言

隨著電力系統的快速發展，電力變壓器的穩定運行對保障整個電網安全性和可靠性至關重要。余金龍［1］提出一種電力變壓器異常故障智能聲紋監測與診斷系統，以聲紋分析技術為基礎，旨在精準監測與診斷變壓器故障，為智能預警的創新與發展提供新思路和新方法。馬世峰［2］以油中溶解氣體分析為出發點，提出電力變壓器智能故障診斷方案，為診斷故障提供數據支持和算法模型。李云淏等［3］以改進灰狼算法與最小二乘法支持向量耦合為基礎，提出電力變壓器故障診斷方案，提升故障診斷準確率。于一三等［4］設計并實現智能變電站變壓器內部故障診斷系統，實時監測與預警變壓器內部故障。李毅［5］基于油中溶解氣體分析，提出用于診斷電力變壓器故障的方案，推動電力變壓器故障診斷與智能預警系統的發展與應用。

本研究設計的電力變壓器故障診斷與智能預警系統，通過高水平整合大數據分析技術、物聯網技術、傳感器技術及人工智能技術，對電力變壓器運行狀態展開實時監測、數據分析、故障預測和智能預警，增強電力系統運維效率，最大化地削減設備故障造成的經濟損失與停電時間，為電力系統的安全穩定運行提供技術支撐［6］。

1 系統架構與關鍵技術

1.1 系統架構

電力變壓器故障診斷與智能預警系統架構如圖1所示。由圖1可知，電力變壓器故障診斷與智能預警系統分為智能感知層、數據采集與邊緣計算層、模型下發部署層。其中，智能感知層是指感知變壓器狀態的傳感器體系，采用綜合磁吸附等方式進行快速安裝，數量靈活多變，可自由配置。數據采集與邊緣計算層負責采集、處理傳感器信號，并將其打包傳輸到遠程服務器［7］。優化設計數據采集與邊緣計算層可對變壓器運行狀態作出快速、準確反饋，并因其柜體采取全密封設計方案，能在室外實現長期穩定運行。模型下發部署層通過在線監測的數據信息，與離線輸入的變壓器結構、出廠試驗等參數相結合，進一步分析和診斷變壓器內部故障，綜合評價變壓器運行狀態［8］。

1.2 關鍵技術

誤差分析法可評估傳感器數據準確與否。其中，均方誤差可衡量傳感器讀數與真實值之間的差異，見式（1）。

[MSE=1ni=1nYi?Yi2] （1）

式中：[MSE]為均方誤差值；n為樣本數量；[Yi]為真實值；[Yi]為傳感器讀數。

在數據采集與邊緣計算層中，可通過卡爾曼濾波器來實現數據預處理中的濾波操作，其狀態更新方程見式（2）和式（3）。

[xk+1=Fxxk+Bxμk+wk] （2）

[Pk+1=FkPkFTk+Qk] （3）

式中：[Fx]為狀態轉移矩陣；[xk]為狀態向量；[Bx]為控制輸入矩陣；[μk]為控制輸入；[wk]為過程噪聲；[Pk]為協方差矩陣；[Qk]為過程噪聲協方差。

在數據傳輸中，其安全性可通過加密技術予以保障，即使用AES加密算法，見式（4）。

[C=EK，P] （4）

AES解密算法見式（5）。

[P=DK，C] （5）

式中：C為密文；E是加密算法；K是密鑰；P是明文。

AES的處理單位是字節，128位的輸入明文分組P和輸入密鑰K都被分成16個字節，分別記為P=C0 C1…C15 和K=K0 K1…K15。如明文分組為P = abcdefghijklmnop，其中的字符a對應P0、p對應P15。一般地，明文分組用字節為單位的正方形矩陣描述，稱為狀態矩陣。在算法的每一輪中，狀態矩陣的內容不斷發生變化，最后的結果作為密文輸出［9］。該矩陣中字節的排列順序為從上到下、從左至右依次排列，如圖2所示。

現在假設明文分組C為“abcdefghijklmnop”，則對應上面生成的狀態矩陣如圖3所示。

基于機器學習模型設計故障診斷算法，如支持向量機決策函數的表示見式（6）。

[fx=i=1naiKxi，x+b] （6）

式中：[ai]為拉格朗日乘子；[Kxi，x]為核函數；b為偏置項。

2 系統實現

2.1 傳感器選型與部署

數據采集結果的準確性與傳感器的選擇緊密相關，直接影響后續故障診斷與預警的精確度。在選型期間，可優先考慮經過嚴格測試、具有優良性能的設備。由于傳感器所處的運行環境復雜，不同位置的運行狀態存在較為顯著的差異，所以在部署傳感器部署時，應充分考慮實際運行環境和監測需求，保證傳感器位置、數量和類型均符合實況。傳感器選擇與部署如圖4所示。

2.2 數據傳輸與存儲

數據的實時傳輸與故障診斷和預警及時性聯系緊密。將傳感器采集到的數據通過光纖、4G/5G等高速通信方式傳輸至遠程診斷服務中心，在遠程診斷服務中心建立數據庫，存儲和管理傳輸的數據，保證數據的完整性和可追溯性。數據庫功能實現路徑如圖5所示。

2.3 數據處理與分析

綜合濾波、去噪、壓縮等操作，對采集到的數據信息進行預處理，在數據采集與邊緣計算層進行濾波和去噪處理，從而將數據中的噪聲、干擾等有效去除，使后續數據分析結果兼具高效性和準確性［10］。濾波通常使用卷積操作實現，對于離散信號，卷積的表示見式（7）。

[yn=m=?∞∞xm?hn?m] （7）

式中：[yn]為濾波后的輸出信號；[xm]為輸入信號；[hn?m]為濾波器系數。

一般情況下，去噪涉及一些統計方法或變換域方法，如使用小波變換進行去噪時的計算見式（8）。

[y（t）=W?1TW（s（t））] （8）

式中：[y（t）]為去噪信號；[W?1]為逆小波變換；T（·）為閾值處理函數；W（t）為小波變換；s（t）為含噪信號。[閾值處理]是去除小波系數中較小值的過程，從而將噪聲的成分去除。

JPEG壓縮中的離散余弦變換見式（9）。

F（u，v）=[x=0N?1y=0N?1fx，y?cos2x+1μπ2N?]

[cos2y+1vπ2N] （9）

式中：[fx，y]為原始圖像數據；[Fu，v]為DCT變換后的系數；N是圖像的大小。

2.4 故障預警與診斷

對于二分類問題，SVM優化問題的表示見式（10）和式（11）。

[minw，b， ξ12w2+Ci=1n， ξi] （10）

[s.t. yiuTφxi+b≥1?ξi，ξi≥0，i=1，……， n] （11）

式中：w為權重向量；b是偏置項；[ξi]為松弛變量；C為正則化參數；[φxi]為輸入數據[xi]映射到高維特征空間的函數；[yi]為標簽。

神經網絡由多層組成，每層包含多個神經元，其輸出見式（12）。

[aj=σi=1nωjixi+bj] （12）

式中：[xi]為輸入特征；[ωji]為從輸入特征i到神經元j的權重；[bj]為神經元j的偏置項；[σ]為激活函數。

3 系統測試與評估

對系統數據傳輸性能、數據處理性能、故障預警與診斷性能、系統穩定性、資源占用情況等進行評估，評估結果見表1。

4 結語

本研究通過結合國內外已有的相關經驗進行歸納總結，結合目前較為先進的傳感技術與集成技術，對電力系統進行改善，同時引入算法分析，構建了電力變壓器故障診斷與智能預警系統。該系統可實現對變壓器的過程管控，維持電力系統的正常運行，并對變壓器的運行情況進行檢測和傳輸等。同時，該系統可對變壓器的故障進行及時預警，并對故障情況做出應對策略，保證電力變壓器與電力系統的正常運行。

參考文獻：

［1］余金龍.電力變壓器異常故障智能聲紋監測與診斷系統研究及應用［J］.科技創新與應用，2024，14（8）：149-152.

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［3］李云淏，咸日常，張海強，等.基于改進灰狼算法與最小二乘支持向量機耦合的電力變壓器故障診斷方法［J］.電網技術，2023，47（4）：1470-1478.

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