基于多源信息融合的电力变压器状态评估与故障诊断方法研究

引言

电力变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态的稳定可靠直接关系到电网的安全与供电质量。然而，变压器长期运行在高电压、大电流及复杂电磁环境下，其内部结构复杂，故障机理多样，导致传统单一信息源的状态评估与故障诊断方法往往难以全面、准确地反映设备的真实健康状况。近年来，随着传感器技术、数据采集与处理技术的快速发展，油中溶解气体分析（DGA）、局部放电检测、电气试验等多源监测手段逐渐成熟，为变压器的综合状态评估提供了丰富的数据支持。然而，如何有效融合这些异构、多维度、时序性强的信息，克服单一数据源的局限性与不确定性，构建高精度、高鲁棒性的智能诊断模型，已成为当前电力设备状态监测领域亟待解决的关键问题。

一、电力变压器状态信息与故障机理分析

（一）变压器主要故障类型及其机理

电力变压器的故障主要可归纳为绕组、铁芯、绝缘油及套管等核心部件的异常。绕组故障通常由电动力或机械应力引发，表现为绕组变形、匝间短路或接头过热，其机理在于短路电流产生的巨大电动力导致绕组结构失稳，或接触电阻增大引发局部高温。铁芯故障则多源于多点接地或片间绝缘损坏，导致主磁路中出现环流，产生局部过热和振动异常，严重时烧毁铁芯。绝缘油和纸绝缘的老化是变压器最普遍的故障模式，其机理是在热、电、氧等因素的长期作用下，油纸绝缘系统发生裂解与氧化，导致绝缘强度下降、介损增大，并伴随特征气体的产生。套管故障主要表现为电容芯子受潮、介损超标或末屏接地不良，最终可能引发沿面闪络或爆炸。

（二）变压器状态多源信息及其特征分析

为全面评估变压器状态，需采集并分析来自不同监测系统的多源信息。油中溶解气体分析信息是反映油纸绝缘内部潜伏性故障的“化学指纹”，通过 H₂ ₂、 CH₄ 、 C₂ ₂ H₂ ₂等特征气体的组分与含量，可诊断过热、放电等故障类型与严重程度。电气试验信息，如绕组直流电阻、介损与电容量、铁芯接地电流等，能直接反映导电回路、绝缘系统及磁路的电气性能状态。局部放电信息，包括脉冲电流、特高频和超声波信号，是检测绝缘内部早期缺陷最灵敏的手段，其幅值、相位和图谱特征可揭示放电的类型与位置。

（三）多源信息的关联性与互补性分析

电力变压器的多源状态信息之间存在着深刻的内在关联性与显著的互补性。关联性体现在不同信息源往往指向同一故障根源的不同侧面，例如，绕组匝间短路故障会同时引起局部放电信号（电气信息）、油中 C₂ ₂ H₂ ₂和H₂ ₂气体含量剧增（化学信息）以及绕组温度升高（热信息），这些信息在时间上和趋势上具有同步性，相互印证，共同强化了对故障的判断。互补性则表现为单一信息源存在固有的局限性，而多源信息可以弥补彼此的盲区。例如，DGA 对内部故障灵敏但定位困难，而局部放电特高频法定位精度高但易受外部干扰；油务试验反映绝缘的整体老化趋势，而电气试验则能精准定位到具体绕组或部件。

二、多源信息融合的变压器状态评估与故障诊断模型构建

（一）总体框架设计

本文构建的多源信息融合变压器状态评估与故障诊断模型，采用分层融合的总体框架，旨在实现从数据到决策的智能化处理。该框架自下而上分为数据层、特征层、决策层和应用层四个层次。数据层负责实时采集DGA、局部放电、油务试验、电气试验及振动等多源异构数据，并进行初步的清洗与对齐。特征层针对各类信息源，采用时域、频域分析以及小波变换、熵值计算等方法，提取能够有效表征设备状态的关键特征向量，构建多维特征集。决策层是模型的核心，它首先利用支持向量机、随机森林或卷积神经网络等基础分类器，对单源特征进行初步诊断，生成各自的基本概率分配；然后，引入改进的D-S 证据理论，对各分类器的诊断结果进行决策层融合，通过解决证据冲突与合成规则优化，得到一个更可靠、更精确的综合故障诊断结论。最终，应用层将融合结果以可视化的方式呈现，包括故障类型、位置、置信度及健康状态评估报告，为运维人员提供直观、科学的决策支持。

（二）多源信息预处理与特征提取

多源信息的高质量预处理与有效特征提取是模型准确性的前提。在预处理阶段，针对不同类型数据的特点，采取差异化的处理策略：对于DGA等离散数据，主要进行异常值剔除与归一化处理；对于局部放电、振动等连续时序信号，则采用小波阈值去噪或经验模态分解等方法抑制背景噪声，并通过数据插值实现多源信号的时间同步。特征提取阶段则旨在从海量原始数据中挖掘出与故障状态高度相关的敏感特征。对于DGA 数据，不仅提取关键气体含量，还计算三比值法、四比值法及改良电协研法编码等衍生特征；对于局部放电信号，提取放电幅值、相位分布（PRPD 图谱）、放电次数及基于小波包分解的能量熵特征；对于振动信号，提取时域的峭度、裕度指标，频域的主频、谐波能量，以及时频域的 Hilbert-Huang 变换边际谱特征。通过上述过程，将原始的多源信息转化为结构化、低维度的特征向量集，为后续的融合诊断奠定坚实基础。

（三）基于改进D-S 证据理论的决策层融合策略

为有效整合来自不同诊断模型的初步结论，本文提出一种基于改进D-S 证据理论的决策层融合策略。传统 D-S 理论在处理高冲突证据时易产生反直觉结果，为此，本文引入基于证据距离和相似度的权重分配机制进行改进。首先，将各基础分类器（如SVM、RF）对故障类型的输出概率，经归一化处理后转化为基本概率分配函数，作为独立的证据体。然后，计算各证据体之间的Jousselme 距离，进而构建证据相似度矩阵，依据每个证据体与其他证据体的综合相似度来确定其权重，相似度越高，权重越大，表明其结论更可靠。在融合前，利用该权重对原始证据的基本概率分配进行加权修正，削弱冲突证据的影响，强化共识证据的贡献。最后，采用Dempster 合成规则对修正后的证据进行多轮融合，得到最终的综合基本概率分配。该策略不仅保留了D-S 理论在处理不确定性信息方面的优势，还显著提升了模型在证据冲突情况下的鲁棒性和诊断结果的准确性，使最终决策更为客观可信。

结论

本文围绕电力变压器状态评估与故障诊断问题，系统研究了基于多源信息融合的智能诊断方法，构建了一套集数据采集、特征提取、模型融合与决策支持于一体的完整技术框架。研究首先深入分析了变压器的主要故障机理与多源状态信息的关联互补性，为融合诊断奠定了理论基础。在此基础上，提出了一种分层融合的总体框架，通过对 DGA、局部放电、电气试验等多源数据进行精细化预处理与特征提取，有效提取了反映设备状态的关键信息。核心创新点在于提出了一种基于改进D-S 证据理论的决策层融合策略，通过引入证据权重分配机制，有效解决了传统方法在处理高冲突证据时的不足，显著提升了诊断模型的鲁棒性和准确性。

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