基于模糊k 均值的变压器分接开关故障诊断

2015-11-30周宏伟周玉光关添升

吉林大学学报(信息科学版) 2015年6期

周宏伟，周玉光，关添升，王琦，关波，刘富

(1.国网吉林省电力有限公司a.电力科学研究院;b.电力调度控制中心;c.培训中心，长春130021; 2.中国电力工程顾问集团东北电力设计院有限公司，长春130021; 3.中国石油吉林石化公司化肥厂，吉林吉林132022;4.吉林大学通信工程学院，长春130012)

周宏伟1a，周玉光1b，关添升1c，王琦2，关波3，刘富4

为帮助维修人员快速定位查找分接开关出现的故障，基于k均值的分类思想，设计了一种针对有载开关裸开关交流测试装置输出数据的测试方法。该模糊k均值算法与原有的k均值算法进行比较的实验结果表明，大幅提高了识别结果的正确率和稳定性，具有良好的故障诊断能力，可针对测试有载分接开关所输出的数据快速做出诊断，有助于维修人员快速定位查找故障。

k均值;模糊k均值;有载分接开关;故障诊断;数据分析

0 引言

随着经济和科技的快速发展，人民生活水平逐步提高，而这些发展和变化都离不开电力的消耗。近年来，全球对供电量的需求飞速增长，电力系统的稳定显得尤为重要，而在这一过程中有载分接开关(OLTC:On-Load Tap Changer)的出现保证了变压器输出电压的稳定，因此，对有载分接开关进行故障诊断显得尤为重要。而对有载分接开关测试的主要内容是对其输出的数据结合实际工作原理进行故障预报、分析和判别，以此确定故障的性质和类别。但在此过程中，由于测试分接开关所需处理的数据量极大，并且数据间呈现出极大的非线性，这无疑给故障诊断增加一定难度。k均值算法非常简单高效，而模糊k均值算法既能保证分类的准确性又能保证每次分类结果的稳定性，故笔者采用模糊k均值算法对分接开关进行故障诊断和识别。

1 有载分接开关的工作原理及故障诊断

有载分接开关是一种为变压器在负载变化时提供恒定电压的开关装置［1，2］。其基本原理就是在保证不中断负载电流的情况下，通过调整绕组的匝数实现变压器绕组中分接头之间的切换，最终实现调压的目的。有载调压分接开关由切换开关、选择开关和操作机构等组成［3，4］。其工作过程如图1所示，开关由一个分接过渡到下一个分接的切换，其中过渡阻抗起限流作用在1和2间，防止其短路，又称限流阻抗，它相当于在1和2分接间搭建一座临时的桥，将动触头在桥上滑过以改变变压器绕组有效匝数，即改变变压器的电压比，从而达到调压的目的［5，6］。在分接过程中桥接的两个分接间串入过渡阻抗，以限制循环电流，从而避免发生分接间短路，此部分称为过渡电路。

图1 有载调压开关过渡过程Fig.1 The transition process of OLTC

有载分接开关故障主要是机械故障［4］，是指因分接开关机械构件功能失效而引起的故障。其主要体现在有载分接开关工程过程中出现的过渡电阻断线和触头接触不良等现象［7］。笔者采取的故障诊断方法采用某省电力科学研究院有限公司研发的有载开关裸开关交流测试装置测试并记录OLTC的工作数据，然后通过对数据进行处理，分别识别对应的正常、断线和接触不良3种情况，帮助维修人员快速定位故障类型［8，9］。

2 k均值聚类方法

k均值聚类是著名的划分聚类算法，由于简洁和高效率使其成为聚类算法中使用最广泛的算法。k均值算法可理解为首先建立一个具有n个数据对象的样本集合S⊂Rd，再给定一个所需分类的类数k，解决问题的目标是通过选择k个聚类中心C，使目标函数T达到最小，其计算公式如下

k均值算法的具体步骤:

1)输入所需要分类的类数k，随机选择k个初始聚类中心点C=(c1，c2，…，ck);

2)∀i∈{1，2，3，…，k}，∀s∈S，如果s到聚类中心点ci的距离小于它到其他聚类中心点的距离，则认定s属于ci类;

4)重复步骤2)和3)，直到聚类中心点ci不再变化。

由上述步骤可见，k均值算法非常简单高效，但由于其核心步骤不断地迭代收敛和更新聚类中心点，达到局部最优，从而导致聚类的结果对初始中心点的严重依赖。

3 模糊k均值方法

模糊k均值算法与k均值算法思想大致相同，其目标函数改进为

其中

其中b为模糊度，用来控制不同类别的混合程度。根据文献［10］中对该参数的研究可知，模糊度b取值的最佳范围为1．5～2．5。通过目标函数的最小化过程，可以得到模糊划分矩阵。此算法各中心的迭代表达式变为

与传统的k均值算法比较，模糊k均值引入了模糊隶属关系，具体体现在隶属度参数b上，可以使聚类达到更好的效果。

4 有载分接开关的故障诊断实验

笔者的数据样本采用某省电力科学研究院有限公司研发的有载开关裸开关交流测试装置测试输出的数据，利用k均值算法和模糊k均值算法分别对OLTC进行故障诊断，并验证改进后算法的优越性。

首先对来自OLTC测试出的电流数据进行处理，分别计算平均值、方差、导数均值和有效值;然后针对这4个特征并结合实际使用规范，可将OLTC所给出的数据分为正常、断线和接触不良3种情况。笔者所选取的样本数据也包含此3类情况，分别取1 000份正常样本数据、1 000份断线的样本数据、1 000份接触不良的样本数据，共计3 000份数据。将其导入Matlab中，进行归一化处理，然后分别用k均值算法和模糊k均值算法进行分类并给出识别的正确率，共计进行20次实验，其结果如表1所示。

表1 基于k均值算法实验结果Tab.1 Experimental results based on k-means

针对k均值算法和模糊k均值算法识别的正确率进行比较的结果如图2所示。由图2可知，模糊k均值不仅大幅度提高了实验的识别率，而且结果更为稳定。

图2 模糊k均值算法与k均值算法识别率比较Fig.2 Comparison of recognition rate between fuzzy k-means algorithm and k-means algorithm

5 结语

笔者通过对有载分接开关的工作及故障诊断原理分析，介绍了基于k均值的方法在故障诊断上的应用，并在此基础上提出了基于模糊均值的改进算法。实验结果表明，模糊k均值算法大幅度的提高了实验的识别率和稳定性，其应用在OLTC上具有良好的故障诊断能力，可排除分接开关在转置过程中的安全隐患，有助于维修人员快速定位查找故障。

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(责任编辑:刘俏亮)

Fault Diagnosis for On-Load Tap Changer Based on Fuzzy k-Means

ZHOU Hongwei1a，ZHOU Yuguang1b，GAUN Tiansheng1c，WANG Qi2，GUAN Bo3，LIU Fu4

(1a.Electric Power Research Institute;1b.Power Dispatch Control Center;1c.Training Center，Jilin Province Electric Power Company Limited，Changchun 130021，China;2.Northeast Electric Power Design Institute Company Limited，China Power Engineering Consulting Group，Changchun 130021，China;3.Fertilizer Plant，Petro China Jilin Petrochemical Company，Jilin 132022，China; 4.College of Communication Engineering，Jilin University，Changchun 130012，China)

A testmethod is proposed based on k-means average classification thought，which is designed for testing the data from on-load tap changer to help the repair personnel quickly locate the faults.Compared with original kmeans algorithm，the experiment shows that using fuzzy k-means algorithm largely improves accuracy and stability of the recognition results，and this classification method has good ability in fault diagnosis，which can make a quick diagnosis according to the data from on-load tap changer，and help the repair personnel quickly locate the faults.

k-means;fuzzy k-means;on-load tap changer;fault diagnosis;data analysis

O2121;TP391

1671-5896(2015)06-0719-04

2015-06-30

吉林省科技厅基金资助项目(2013030657HJ)

周宏伟(1971— )，男，吉林松原人，国网吉林省电力有限公司高级工程师，主要从事电力系统自动化及电力设备故障诊断研究，(Tel)86-15948321660(E-mail)zhlaopang@netease.com;通讯作者:刘富(1968— )，男，长春人，吉林大学教授，博士生导师，主要从事模式识别与智能系统研究，(Tel)86-13610708679(E-mail)liufu@jlu.edu.cn。