【摘 要】
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自从2020年以来,我国全面建成小康社会,电力工业技术伴随着国内经济稳中有进地增长,已成为了我国行业发展的重要一环。所以,保证电力系统的高效运作以及减少其故障带来的损耗显得尤为重要。因此,建立一个合理的健康管理方案并有效地对变压器的故障进行诊断和预测已成为目前研究的热点。本文提出了一种用于识别变压器状态和预测寿命的新思路,为构建变压器的健康管理平台提供了一个可借鉴的方案。为了分析变压器在运行过程中
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自从2020年以来,我国全面建成小康社会,电力工业技术伴随着国内经济稳中有进地增长,已成为了我国行业发展的重要一环。所以,保证电力系统的高效运作以及减少其故障带来的损耗显得尤为重要。因此,建立一个合理的健康管理方案并有效地对变压器的故障进行诊断和预测已成为目前研究的热点。本文提出了一种用于识别变压器状态和预测寿命的新思路,为构建变压器的健康管理平台提供了一个可借鉴的方案。为了分析变压器在运行过程中状态的变化,有效的识别变压器各状态并准确的预测变压器的使用寿命,提出一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的变压器状态识别技术,首先针对隐马尔可夫模型（HMM）在模型训练时参数B易陷入局部最优化的情况,利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的优点对其中的Baum-Welch算法和初始参数进行优化,形成精准度更高的GAHMM模型,并验证了优化后效果。其次将高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）作为聚类方法对变压器状态分类,引入‘亚健康’概念来丰富变压器的状态类型,从变压器的DGA数据集中提取不同健康状态特征,建立溶解气体与状态类型的特征联系。建立优化后的隐马尔可夫模型从不同的健康状态评估各个状态的转移概率矩阵,并且能够准确识别变压器各状态类型,其识别结果的精准度相较于传统的智能算法更优,证实了这种模型可用于识别变压器运行状态上。在得到变压器的转移概率矩阵和观测概率矩阵后,采用贝叶斯公式不断更新变压器各状态在不同时间点的概率分布,提出利用故障率模型（Proportional hazard model,PHM）对变压器进行可靠性分析,计算出变压器各状态的故障率和可靠度函数。利用变压器各状态概率分布来更新变压器剩余使用寿命函数,得到每个状态退化到故障时间RUL。经过仿真实验,该方法能够较为准确的预测变压器寿命,为变压器维修提供了一种较可行的参考方法。
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