基于相关向量机的油浸式电力变压器故障诊断方法探讨

赵小军

摘 要： 电力变压器的故障问题较为复杂，对此在实际中必须要通过科学的方式加强研究，探究其存在的故障问题，因此文章主要对向量机的油浸式电力变压器故障诊断方法进行了浅显的探讨。

关键词： 相关向量机；油浸式电力变压器；故障诊断

相關向量机（Relevance Vector Machine RVM）就是Michael E.TipPing在2000年提出的一种有效的监督学习方式，此种方式在一定程度上综合了贝叶斯理论、马尔科夫性质、最大似然估计以及自动相关决定先验等相关理论与观点。

1.相关向量机概述

RV M通过加入超参数负于权重向量的零均值的高斯先验分布的方式可以有效的保障模型中的稀疏性，超参数在实际中可以通过最大边缘的似然函数的方式对其进行计算。在实际中 RV M以及SVM都可以有效的解决小样本、高维以及非线性分类等相关问题，但是其中RV M的效果更有优势，其主要表现在以下几点：

RV M核函数在实际中不会受到Mercer条件的影响以及限制，核函数的实际选取范围较为广阔；无规则化系数，在实际中不需要通过交叉验证的方式与手段获得相关参数数据；其具有较为强大的泛化能力；基函数权值中极少的一部分非零，其实际的相关向量数量相对较少，模型较为稀疏；其实际的测试时间以及诊断速度更为快捷，可以真正的实现在线诊断；可以通过概率输出的方式分析问题中存在的各种不确定因素。

2.基于相关向量机的变压器故障诊断

2.1基于RVM的变压器故障诊断模型

油浸式电力变压器的故障的成因相对较为复杂，其故障类型的总结归纳方式也相对较多，但是在实际中一些因为外部以及内部因素导致的变压器故障问题都会通过热和电的性质表现，对此在对变压器的故障类型特征进行分析的基础之上，基于变压器运行的状态将其进行划分，对此可以分为正常状态、低能放电、高能放电、中低温过热小于等于700℃、高温过热大于700℃四种故障类型。

变压器故障诊断在本质上来说就是一个多分类的问题，RVM作为一种二分类算法，在实际中要想对其进行诊断可以把变压器故障诊断问题转化为不同的多个的二分类问题。其主要方式主要有“一对多”、“一对一”以及“二叉树”等相关方式手段。

在整个诊断模型性其不同的RVM分类器学习过程具有一定的图理性，在实际中可以真正的实现不同分类器的学习过程的并行化开展。同时在实际中基于其具体问题的特征，不同的RVM分类器在实际中可以选择相同的输入特征作为其变量组，同时也可以选择不同内容的输入特征作为其变量组。例如在整个诊断模型中，其识别的电性故障以及热性故障分类器RVM2和其识别低能放电以及高能放电的相关分类器RVM3在实际中可以基于实际的状况选择应用两组不同的特征变量。其诊断模型在实际中可以通过分层结构的详实开展，在不同的层间中的诊断过程为串行，对此在实际中势必会出现一定的误差累计状况与问题。

2.2基于RVM的变压器故障诊断的实现过程

第一，选取特征变量以及样本数据，在实际中要把其想样本数据基于特定比例进行划分，将其划分为训练集以及测试集两种方式。在实际中可以通过CH4， C2H6， C2H4以及C2H2等相关特征气体含量，基于既定的方式进行样本数据的选择，在对其进行标准化操作。

第二，确立变压器故障的相关诊断模型。在实际中可以通过“二叉树”的分类方式，通过分层结构方式构建变压器故障诊断的相关模型。

第三，在其实际的训练集之上开展RV M的分类模型学习，应用RVM 1～RVM4为分类器。通过正常以及故障两种样本数据获得分类器的RVM1，其中正常的数据样本类型可以通过1对其进行标签，全部的故障样本数据类别的标签则是通过0对其进行表示；RV M2的分类器则是通过涵盖低能放电以及高能放电两种模式的电性故障的相关样本数据以及涵盖了中低温以及高温过热的热性故障的样本数据学习活动，其中电性故障的样本数据类型可以通过标签1对其进行表示，热性故障样本数据则是通标签0对其进行表示；RV M3分类器是通过低能放电以及高能放电的相关样本数据获得，通过标签1表示低能放电样本，通过标签0表示高能放电样本数据；RVM4分类主要就是通过中低温过热以及高温过热样本数据获得，其表示同上。

第四，通过测试集加强对RV M分类模型的相关性能测试。在实际中把相关测试样本输入RV M 1的分类器之中，如果其输出的数据数值高于0.5；则其诊断的结果就为正常，整个诊断就结束；如果其数值不正常就要将其输入到RVM2之中，其获得的输出值高于0.5，就要在继续输入到RVM3之中，如果其获得的输出数值高于0.5，那么其获得的诊断结果就为低能放电，如果不是则为高能放电，整个诊断结束；如果RVM2的输出数值不是大于0.5，就要继续在RVM4中输入测试样本，其获得的数值要是高于0.5，则其诊断结果就是中低温过热，否则则为高温过热，整个诊断结束。

结束语：

在实际中通过对基于相关向量机的油浸式电力变压器故障诊断方法的探讨分析可以了解，其诊断方法可以有效的分析其存在的不确定因素，可以在根本上提升其诊断速度。endprint