摘要：本文先分析了关联规则的变压器故障诊断方法研究背景，然后从融合集对分析和关联规则的变压器故障类型的划分以及故障征兆的选取以及融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断过程这两个主要方面，分析了融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断方法。
关键词：融合集；关联规则；变压器；故障诊断；方法
1分析和关联规则的变压器故障诊断方法研究背景
伴随着电网经济性与安全性的要求越来越高我们也渐渐发现，实际上对电力变压器实行不停电的在线状态检修可以说是设备检修方式发展的一个必然趋势。这样一来的话假如说是要实现变压器状态检修，那么就得进行基于运行检测或者说是监测数据分析的状态评估工作就一定是不可或缺的。实际上近十年来，我们知道研究者已经相继提出了多种应用智能信息处理技术的变压器故障状态诊断算法都各有不同，不仅如此它们在工程实践中也取得了可以说是较好的效果。然而实际上这些算法对变压器运行的各状态量之间的关联性分析不足，换句话说也就是对各种信息之间的内在联系重视不够。所以说当电力变压器发生故障时，往往实际上不仅仅只引起一个状态量的变化的问题了，所以在这种情况下就需要对变压器的各状态量变化情况进行综合分析从而就可以判断变压器的运行状态或者说是潜在故障。
所以说一些学者也就进一步提出了基于关联规则考虑所有检测状态量之间相互联系的电力变压器状态评估方法。可是关联规则方法本质上是一种基于概率推理的方法所以说有他的不足，概率推理主要描述的是在一定条件下就比如说是试验次数无穷多的情况研究对象的随机不确定性，可是相比之下电力变压器运行状态的评估问题我们知道并不仅仅与随机不确定因素相关，实际上它也还涉及模糊不确定或者说是中介不确定跟信息不完全所导致的不确定等种种因素所共同导致的，那么这样来看的话关联规则并不能全面地考虑变压器状态评估中的各种不确定因素的影响。集对分析理论我们可以说是一种处理不确定性的新数学理论或者说是系统分析方法，那么它的基本思想是把确定性或者说是不确定性包含在同一个系统中，这样做的结果就是可以从同一度也就是说差异度以及对立度三个方面来研究对象的确定性或者说是不确定性，进而才可以全面刻画对象之间的相互联系或者说是影响和转化。那么既然已有学者提出将集对分析理论用于电网规划以及变压器状态评估等领域进行深入的研究，也就产生了大量的可使用性的研究成果。在变压器的状态评估的角度，基本上大多数的文献都是对每个试验指标或者说是状态等级构成单独集对，从而就可以实现计算联系数值后进行比较的任务，那么这种方法没有考虑各个指标量之间的具体的内在联系，从而也就肯定是也无法判断变压器发生的故障类型；不仅如此假如说是用现有变压器集对分析状态评估方法构造模糊判断矩阵时，我们也会发现所引入的专家综合评分法或者说是确定权重系数所利用的层次分析法肯定是还不能完全排除专家系统的主观性缺陷。
2融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断方法
本文主要就是尝试将集对分析以及关联规则有机地结合，并且还要把他们应用到电力变压器故障诊断中。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆主要的原理就是首先对检测以及监测的大数据池中能反映变压器工况的典型状态量或者我们也可以说是故障类型与故障征兆，从而就可以对他们进行分类管理；然后我们再通过关联规则法挖掘故障类型或者说是故障征兆之间的关联关系，就可以进一步的确定其权重系数，这样做的结果就是可以尽可能减轻专家系统主观意见对权重准确性的影响；然后我们再去引入模糊理论中相对劣化度或者说是隶属度来构建同异反评价矩阵，这主要就是基于集对分析理论，以此就可以依次确定各故障征兆或者说是故障类型的多元联系度；最后我们主要是采用均分法处理差异度系数，在结合关联规则确定的权重系数得出变压器整体运行状态或者说是各故障类型的联系数值的基础之上，再通过对比状态等级从而就可以进行变压器健康状况评估或者说是故障诊断。
2.1融合集对分析和关联规则的变压器故障类型的划分以及故障征兆的选取
变压器的故障种类我们知道很多，所以说在这种情况下很难以某种分类方法来划分变压器的故障类型。本文主要根据实际运行经验，与此同时还有参考已往经验中较成功的故障分类集，最终就可以实现将变压器常见故障类型总的分为几种，那么我们知道电力变压器的状态信息繁多，所以说假如要是考虑所有状态信息，那么我们就会发现实际上故障诊断体系将极为复杂，除此之外有些状态信息比较模糊，所以说在这种情况下也不宜定量的描述，这样的话也就不利于对变压器全面而准确的评估。那么为了满足要求就需要选取最具代表性且能够准确有效反映变压器运行状况的状态量并且还要以此作为表征变压器各种故障类型的故障征兆。那么还要注意由于大多数电力变压器状态量的相关参数实际上并不完整，就比如说像是出厂试验值，所以说在这种情况下在选取故障征兆时应在参数齐全的状态量中选择。
2.2融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断过程
融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断过程的具体步骤首先就是要划分变压器的故障类型，与此同时还应该在参数齐全的状态量中选取能表征各故障类型的状态量并且还得以此作为故障征兆；然后需要采集与被测变压器运行环境近似且足够样本数量的历史试验数据或者我们也可以说是故障征兆数据，通过计算故障类型相对应的各个故障征兆的支持度为依据，那么我们就可以利用最小支持度阈值对其进行简化，从而就可以进一步建立各故障类型与故障征兆的关联关系；再然后需要我们根据关联规则置信度理论，再去详细的计算每个故障类型相对应的故障征兆的常权重系数的数值，与此同时还有进行被测变压器试验数据采集，以求可以分别计算各故障类型的相对劣化度或者说是评分值的大小，这样做的结果就是可以确定各故障类型的变权重系数；紧接着我们还要对变压器的运行状态进行具体的等级划分，这主要就是为了可以确定联系度的元数，而且还可以构建联系度表达式，从而进一步形成集对分析理论应用的基本框架；最后一步就是得计算各故障类型所对应的故障征兆的同异反评价矩阵，这主要就是为了可以确定各故障类型的同异反评价矩阵，通过我们分别求得被测变压器整体运行状态和各故障类型的联系数值的基础上再根据诊断变压器的健康状况，那么结果如果说要是判断为正常状态的情况下，则输出结果；假如说是判断为故障状态，那么在这种情况下我们就要对比各故障类型联系数值，进而去诊断变压器故障类型，然后才可以输出结果。
3结语
总的来说因为当前电网和电力设备的检测以及监测手段运用繁复，所以说我们运行检测或者说是监测得到的大量数据的分析实际上可以说是对于电网关键设备的状态评估以及故障诊断非常关键。本文研究主要就是采用关联规则对变压器故障类型或者故障征兆进行监测数据分析，那么这种方法是切实有效的，我们主要是通过计算支持度以及置信度，在这基础上就可以得出故障类型以及故障征兆关联耦合关系和权重系数，从而避免专家意见或者说是经验的主观性的问题。本文提出的基于集对分析多元联系度的变压器状态评估方法，最大的特点就是在处理不确定问题上具有一定的优势，这主要表现在构建多元联系度同异反评价矩阵过程中引入了模糊理论隶属度概念，这样一来也就可以较为客观地反映状态评估指标跟运行状态等级之间的明确的对应关系。值得注意的是多种数据分析方法的融合运用可取得较好的状态评估或者说是故障诊断效果，所以说我们也要具体问题具体分析。
参考文献：
[1]武中利，杨建，朱永利，等．基于粗糙集理论和支持向量机的变压器故障诊断[J]．电力系统保护与控制，2010，38（18）：80-83．
论文作者:任伟
论文发表刊物:《基层建设》2018年第21期
论文发表时间:2018/9/10
标签：变压器论文; 故障论文; 状态论文; 说是论文; 类型论文; 征兆论文; 规则论文; 《基层建设》2018年第21期论文;