(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111678353.3 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 贵州电网有限责任公司 地址 550002 贵州省贵阳市南明区滨河路 17号 (72)发明人 张英　徐龙舞　王为　王明伟　 黄杰　姚望　刘喆　余鹏程　 (74)专利代理 机构 贵阳中新专利商标事务所 52100 专利代理师 商小川 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于决策树的变 压器故障诊断方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于决策树的变压器故 障诊断方法， 它包括： 采集变压器油中气体组分； 采集的气体组分数据进行预处理； 对处理后的数 据进行三比值处理， 获得模型的特征量1、 特征量 2和特征量3； 将变压器油中数据进行步骤2处理 后， 按照7:3的比例分为训练数据和测试数据。 将 训练数据作为决策树模型输入输 出， 利用Gini算 法训练生成基于油中溶解气体的变压器故障分 类模型； 解决了现有技术对油浸式变压器故障诊 断存在的特征气体信息与变压器故障类型， 故障 程度间为复杂的非线性映射关系， 从而难以用简 单模型， 简单算法去诊断变压器的故障， 传统的 三比值法以及扩充的三比值法上都存在编码不 足， 编码模糊问题， 限制了故障判断精度等技术 问题。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114492595 A 2022.05.13 CN 114492595 A 1.一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 它包括： 步骤1、 采集变压器油中气体组分； 步骤2、 对 采集的气体组分数据进行 预处理； 步骤3、 对处 理后的数据进行三比值处 理， 获得模型的特 征量1、 特 征量2和特 征量3； 步骤4、 将变压器油中数据进行步骤2处理后， 按照7:3的比例分为训练数据和测试数 据。 将训练数据作为决策树模型输入输出， 利用Gini算法训练生成基于油中溶解气体的变 压器故障分类模型。 2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 其特征在于： 步骤1 所述采集变压器油中气体组分包括： 采集对判断充油电气设备内部故障有价值的气体， 即 氢气、 甲烷、 乙烷、 乙烯、 乙炔、 一氧化 碳和二氧化 碳。 3.根据权利要求2所述的一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 其特征在于： 气体组 分采集方法为： 准备变压器油， 在变压器油的颜色发生改变之后， 用试管或者注射器抽取出 一定量的变压器油， 装入到玻璃容器中备用； 将备用的变压器油转入到 真空脱气装置中， 利 用脱气装置 分离气体与液体的工作 原理， 将变压器油中所溶解的各种气 体和油质液体分离 开来。 4.根据权利要求3所述的一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 其特征在于： 所述采 集方法还包括： 通过鉴定器检测采集的气 体组分； 使用鉴定器来检查气 体构成， 将分离出来 的气体逐一装入到鉴定器中， 气 体鉴定器根据不同气体的化学成分和构成性质做出相应的 鉴定数据， 并且通过电脑显示系统将相关的性质转 化为电子数据保存。 5.根据权利要求3所述的一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 其特征在于： 预处理 方法为： 通过数据分析 处理方法对异常数据剔除和异常值插值， 数据降维P CA方法解决数据 冗余问题， 采用滤波算法对数据的噪声 进行剔除。 6.根据权利要求3所述的一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 其特征在于： 利用 Gini算法训练生成基于油中溶解气体的变压器故障分类模型时， 根据模型的增益Z大小作 为模型训练的评判标准， Gini算法的数 学公式: Gini为划分节点的纯度指标， 其中， c为记录的类别， p表示某一类别占据总记录的比 重； Z为增益值， Gini(parent)是给定父节点下的Gini不纯度度量， N为父节点上的记录总 数， N(vj)为与子女结点vj相关联的记录数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114492595 A 2一种基于决策树的变压器故障诊断方 法 技术领域 [0001]本发明属于变压器故障诊断技术， 尤其涉及一种基于决策树的变压器故障诊断方 法。 背景技术 [0002]油浸式变压器在电力系统中担任着重要的输配电功能， 其安全稳定运行关乎着电 力系统的安全稳定。 然而， 系统中运行的变压器难免存在各种潜伏性 故障， 主要分为过热故 障及放电故障。 油浸式变压器在过热及放电下， 变压器油及变压器内部绝缘物质发生分解， 释放出表征设备运行状况的特征气 体。 针对变压器故障状态 不同， 其特征气 体的产气 速率、 组分以及含量信息也有区别， 研究其气体信息可实现变压器的故障诊断。 油浸式变压器的 油中溶解气体组分(DGA)数据富含大量的变压器故障信息， 深度剖析DGA数据与变压器的故 障状况有利于实现油浸式变压器的故障诊断； 然而， 特征气体信息与变压器故障类型， 故障 程度间为复杂的非线性映射关系， 从而难以用简单模型， 简单算法去诊断变压器的故障， 传 统的三比值法以及扩充的三比值法上都存在编码不足， 编码模糊问题， 限制 了故障判断精 度。 发明内容 [0003]本发明要解决的技术问题： 提供一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 以解决 现有技术对油浸式变压器故障诊断存在的特征气体信息与变压器故障类型， 故障程度间为 复杂的非线性映射关系， 从而难以用简单模型， 简单算法去诊断变压器的故障， 传统的三比 值法以及扩充的三比值法上都存在编码不足， 编码模糊问题， 限制 了故障判断精度等技术 问题。 [0004]本发明技 术方案： [0005]一种基于决策树的变压器故障诊断方法， 它包括： [0006]步骤1、 采集变压器油中气体组分； [0007]步骤2、 对 采集的气体组分数据进行 预处理； [0008]步骤3、 对处理后的数据进行三比值处理， 获得模型的特征量1、 特征量2和 特征量 3； [0009]步骤4、 将变压器油中数据进行步骤2处理后， 按照7:3的比例分为训练数据和测试 数据。 将训练数据作为决策树模型输入输出， 利用Gini算法训练生成基于油中溶解气体的 变压器故障分类模型。 [0010]步骤1所述采集变压器油中气体组分包括： 采集对判断充油电气设备内部故障有 价值的气体， 即氢气、 甲烷、 乙烷、 乙烯、 乙炔、 一氧化 碳和二氧化 碳。 [0011]气体组分采集方法为： 准备变压器油， 在变压器油的颜色发生改变之后， 用试管或 者注射器抽取出一定量的变压器油， 装入到玻璃容器中备用； 将备用的变压器油转入到真 空脱气装置中， 利用脱气装置分离气体与液体的工作原理， 将变压器油中所溶解的各种气说　明　书 1/3 页 3 CN 114492595 A 3