基于集成學(xué)習(xí)的變壓器故障預(yù)測(cè)分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u24248基于集成學(xué)習(xí)的變壓器故障預(yù)測(cè)分析案例 1278851.1引言 1159821.2故障預(yù)測(cè)實(shí)例分析 1312311.2.1故障案例1：高溫過熱 124931.2.2故障案例2：中溫過熱 4233271.2.3故障案例3：局部放電 71.1引言以我國(guó)西南地區(qū)多臺(tái)實(shí)際運(yùn)行變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及油化試驗(yàn)數(shù)據(jù)為例對(duì)VMD-XGBoost-LightGBM故障預(yù)測(cè)方法進(jìn)行效果驗(yàn)證，列舉三臺(tái)不同故障類型的220kV主變壓器實(shí)際故障數(shù)據(jù)作為展示。1.2故障預(yù)測(cè)實(shí)例分析1.2.1故障案例1：高溫過熱第一例變壓器型號(hào)為SFPS7-120000/220，額定電壓220kV，出廠日期為1991年10月1日，投運(yùn)日期為1999年2月3日。2016年6月15日的在線監(jiān)測(cè)油色譜顯示狀態(tài)為一級(jí)警報(bào)，說明欄顯示乙炔含量超標(biāo)(7.13)，總烴含量超標(biāo)(151.25)，三比值法診斷為高溫過熱(>700℃)，表5-1為警報(bào)當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。表5-1報(bào)警當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)總烴(μL/L)氫氣(μL/L)2016-6-1548.0317.1182.987.13151.2559.86該變壓器在警報(bào)發(fā)出前兩年的油色譜在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如圖5-1所示。(a)甲烷數(shù)據(jù)(b)乙烯數(shù)據(jù)(c)乙烷數(shù)據(jù)(d)乙炔數(shù)據(jù)(e)總烴數(shù)據(jù)(f)氫氣數(shù)據(jù)圖5-1第一例變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)使用VMD-XGBoost預(yù)測(cè)模型對(duì)警報(bào)前半年的DGA數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)氣體濃度數(shù)據(jù)輸入LightGBM模型進(jìn)行故障分類，模型對(duì)故障多種類型取概率大者作為模型輸出。部分預(yù)測(cè)結(jié)果與診斷結(jié)果如表5-2所示。對(duì)于較為平穩(wěn)的序列，如甲烷和乙炔，VMD可以更好地將序列分解為穩(wěn)定的子模態(tài)，使得VMD-XGBoost模型的預(yù)測(cè)精度較高，而乙烯序列波動(dòng)過大，造成預(yù)測(cè)效果有小范圍誤差，但預(yù)測(cè)結(jié)果符合其發(fā)展趨勢(shì)。LightGBM模型在發(fā)出警報(bào)前一個(gè)月的診斷結(jié)果為高溫過熱(>700℃)，概率大于80%，與在線監(jiān)測(cè)報(bào)警時(shí)所診斷結(jié)果一致。表5-2氣體預(yù)測(cè)與故障診斷結(jié)果日期取值甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)氫氣(μL/L)狀態(tài)2015-12-15實(shí)際42.0612.4859.544.6462.25正常預(yù)測(cè)41.8113.7661.894.2659.01正常2016-5-15實(shí)際31.948.4873.811.5650.39乙炔高于注意值預(yù)測(cè)29.458.5476.361.6550.12高溫過熱(0.815)2016-6-5實(shí)際33.2411.4574.266.6941.23乙炔高于注意值預(yù)測(cè)32.0412.1176.056.7546.81高溫過熱(0.771)2016-6-10實(shí)際46.614.1477.396.8456.25乙炔高于注意值預(yù)測(cè)46.8713.8674.116.7454.49高溫過熱(0.834)2016-6-15實(shí)際48.0317.1182.987.1359.86高溫過熱預(yù)測(cè)47.8917.2181.627.3060.45高溫過熱(0.828)為驗(yàn)證故障預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性，查看油化試驗(yàn)表，發(fā)現(xiàn)該變壓器在2016年10月做過跟蹤試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)論為鐵芯多點(diǎn)接地，如表5-3所示。表5-4列舉出故障名稱與故障類型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。表5-3跟蹤試驗(yàn)色譜數(shù)據(jù)與試驗(yàn)結(jié)論試驗(yàn)時(shí)間性質(zhì)甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)總烴(μL/L)氫氣(μL/L)試驗(yàn)結(jié)論2016/10/11跟蹤51.919.2699.271.78180.2158.15鐵芯多點(diǎn)接地表5-4故障名稱與故障類型對(duì)應(yīng)表故障編號(hào)故障名稱故障類型A導(dǎo)電回路分流低能放電B分接開關(guān)接觸不良，多股導(dǎo)線間短路中溫過熱C結(jié)構(gòu)件或磁屏蔽短路，漏磁回路渦流高溫過熱D金屬尖端放電，氣泡放電局部放電E絕緣受潮局部放電F鐵芯多點(diǎn)接地高溫過熱G線圈匝間短路高能放電H引線連接不良中溫過熱I有載分接開關(guān)油箱內(nèi)漏高能放電由表5-4，鐵芯多點(diǎn)接地故障屬于高溫過熱類型，與LightGBM故障診斷方法以及在線監(jiān)測(cè)裝置得出的結(jié)果一致，表明本文所提出的方法更加準(zhǔn)確。并且在使用本文所提出的故障預(yù)測(cè)方法時(shí)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)氣體含量變化趨勢(shì)，提前一個(gè)月預(yù)測(cè)得出高溫過熱的診斷結(jié)果，這使得現(xiàn)場(chǎng)工作人員可以提前獲得故障發(fā)展情況，有利于故障排查工作進(jìn)行。1.2.2故障案例2：中溫過熱第二例變壓器型號(hào)為SFPSZ10-180000/220，額定電壓220kV，出廠日期為2004年9月1日，投運(yùn)日期為2006年9月10日，為某變電站三號(hào)主變。2018年9月28日的在線監(jiān)測(cè)油色譜狀態(tài)欄發(fā)出一級(jí)警報(bào)，說明欄顯示總烴含量超標(biāo)(152.45)，甲烷、乙炔、乙烯的絕對(duì)產(chǎn)氣率超標(biāo)。在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)三比值法診斷結(jié)果為低能放電。警報(bào)當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如表5-5所示。表5-5報(bào)警當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)總烴(μL/L)氫氣(μL/L)2016-6-1567.3927.8651.561.64152.4593.71該變壓器在警報(bào)發(fā)出前兩年的油色譜在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如圖6-2所示?？梢钥吹?，在整個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)，數(shù)據(jù)存在振蕩，但在警報(bào)臨近時(shí)出現(xiàn)上升趨勢(shì)，在臨近報(bào)警日期的時(shí)間段內(nèi)，甲烷、乙烯數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，符合過熱故障特性。使用VMD-XGBoost-LightGBM方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)警報(bào)發(fā)出前半年進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，表5-6列舉出部分預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。(a)甲烷數(shù)據(jù)(b)乙烯數(shù)據(jù)(c)乙烷數(shù)據(jù)(d)乙炔數(shù)據(jù)(e)總烴數(shù)據(jù)(f)氫氣數(shù)據(jù)圖5-2第二例變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)由表5-6，氣體含量整體預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)相比誤差較小，并且從警報(bào)發(fā)出前半年開始，VMD-XGBoost-LightGBM模型已對(duì)該變壓器所屬故障類別有一定的判斷。根據(jù)3月28日故障預(yù)測(cè)結(jié)果，當(dāng)日變壓器DGA數(shù)據(jù)處于正常狀態(tài)與中低溫過熱故障分界處，兩種狀態(tài)的概率分別為0.44及0.42，根據(jù)模型評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果為正常。隨著時(shí)間接近警報(bào)發(fā)出日，LightGBM模型對(duì)于中低溫過熱的判斷概率越來越大，而在線監(jiān)測(cè)裝置發(fā)出警報(bào)前一個(gè)月的預(yù)測(cè)結(jié)果為中低溫過熱，與在線監(jiān)測(cè)判斷結(jié)果不符。表5-6氣體預(yù)測(cè)與故障診斷結(jié)果日期取值甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)氫氣(μL/L)狀態(tài)2018-3-28在線64.2928.6450.351.0658.03正常預(yù)測(cè)64.8129.7651.891.2660.01正常(0.44)中低溫過熱(0.42)2018-8-28在線63.1129.552.771.2256.78正常預(yù)測(cè)62.4528.5454.361.3551.12中低溫過熱(0.62)2018-9-18在線66.6129.5653.311.3971.07正常預(yù)測(cè)66.0427.7156.851.7576.81中低溫過熱(0.81)2018-9-23在線61.7729.1254.631.3971.86乙炔高于注意值預(yù)測(cè)66.8728.8651.111.3474.49中低溫過熱(0.82)2018-9-28在線67.3927.8651.561.6493.71低能放電預(yù)測(cè)68.8927.2151.621.6992.45中低溫過熱(0.81)查找油化試驗(yàn)數(shù)據(jù)表，該變壓器在2019年3月29日進(jìn)行了預(yù)試試驗(yàn)，DGA數(shù)據(jù)與本例中在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相近，結(jié)果為引線連接不良，試驗(yàn)結(jié)果如表5-7所示。表5-7預(yù)試試驗(yàn)色譜數(shù)據(jù)與試驗(yàn)結(jié)論試驗(yàn)時(shí)間性質(zhì)甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)總烴(μL/L)氫氣(μL/L)試驗(yàn)結(jié)論2019/3/29預(yù)試73.0423.770.742.02169.581.97引線連接不良根據(jù)表5-7所列舉出的故障名稱與類型對(duì)應(yīng)關(guān)系，該故障屬于中溫過熱類型，與VMD-XGBoost-LightGBM模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果吻合，證明本方法可以提前挖掘DGA數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)，并做出準(zhǔn)確判斷。1.2.3故障案例3：局部放電第三例變壓器型號(hào)為SFPSZ10-240000/220，額定電壓為220kV，出廠日期為2007年1月1日，投運(yùn)日期為2007年12月18日，為某變電站一號(hào)主變。在2019年11月26日，在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)出一級(jí)警報(bào)，狀態(tài)欄顯示氫氣含量超標(biāo)(152.39)，三比值判斷結(jié)果：局部放電，表5-8為報(bào)警當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。表5-8報(bào)警當(dāng)日在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)總烴(μL/L)氫氣(μL/L)2016-6-159.881.062.09013.03152.39為觀察警報(bào)發(fā)出前油中溶解氣體含量發(fā)展趨勢(shì)，列出報(bào)警前約4年在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如圖5-3所示。觀察發(fā)現(xiàn)在觀測(cè)早期，各類特征氣體的周期性明顯，基本以1年為單位進(jìn)行周期性升降，而在約第900個(gè)觀測(cè)點(diǎn)時(shí)，除乙烯外各氣體數(shù)值未如期進(jìn)行回落，反而持續(xù)緩慢上升。在接近警報(bào)發(fā)出日時(shí)，氫氣含量上升迅速，其含量與觀測(cè)早起相比上升非常明顯。進(jìn)行定量化分析發(fā)現(xiàn)，烴類氣體含量較低，且以甲烷為主，氫氣含量占?xì)錈N總量的90%以上，初步判斷故障為局部放電的可能性較大。(a)甲烷數(shù)據(jù)(b)乙烯數(shù)據(jù)(c)乙烯數(shù)據(jù)(d)總烴數(shù)據(jù)(e)氫氣數(shù)據(jù)圖5-3第三例變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，使用VMD-XGBoost-LightGBM故障預(yù)測(cè)方法分別對(duì)警報(bào)發(fā)出前半年進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，表5-9列舉部分預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。表5-9氣體含量預(yù)測(cè)與故障診斷結(jié)果日期取值甲烷(μL/L)乙烷(μL/L)乙烯(μL/L)乙炔(μL/L)氫氣(μL/L)狀態(tài)2019-5-26實(shí)際9.621.131.970102.79正常預(yù)測(cè)9.411.121.790101.56正常(0.76)2019-10-26實(shí)際10.041.182.510136.21正常預(yù)測(cè)9.941.142.350136.84局部放電(0.65)正常(0.34)2019-11-16實(shí)際10.091.162.270141.78正常預(yù)測(cè)10.081.182.230146.05局部放電(0.76)2019-11-21實(shí)際10.21.142.370146.08正常預(yù)測(cè)10.121.192.290146.65局部放電(0.81)2019-11-26實(shí)際9.881.062.090152.39局部放電預(yù)測(cè)10.061.12.110153.11局部放電(0.86)由表5-9，各類氣體的預(yù)測(cè)均與實(shí)際值相接近，這與原始數(shù)據(jù)較為明顯的周期性有關(guān)。由VMD-XGBoost-LightGBM模型推斷可知，在2019年10月26日，該變壓器已存在潛在的局部放電故障發(fā)展趨勢(shì)，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果顯示局部放電所屬概率最大，為0.65，并且由表中所列舉的5個(gè)時(shí)間點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果可以清晰觀察到故障的發(fā)展過程。為驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，查閱