(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 202211199752.6 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 国网河南省电力公司信息通信公司 地址 450000 河南省郑州市二七区嵩 山南 路87号院办公区C楼 (72)发明人 李东　赵曜　刘咏　贾静丽　 王心妍　张静　 (74)专利代理 机构 郑州博派知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 41137 专利代理师 荣永辉 (51)Int.Cl. H02J 13/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 20/10(2019.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于多源遥测数据的变压器运行状态 分析方法 (57)摘要 本发明提供一种基于多源遥测数据的变压 器运行状态分析方法， 属于变压器技术领域， 具 体包括： 基于遥测终端对变压器的运行数据进行 监测得到变压器状态数据， 并传输至本地分析模 块； 本地分析模块对变压器状态数据进行分析， 确认变压器是否处于异常状态， 若是， 则将变压 器状态数据传输至云分析模块对变压器异常状 态进行判断， 当且仅当云分析模块的判断结果同 时处于异常状态时， 由本地报警模块输出报警信 号； 若否， 则本地分析模块对变压器状态数据进 行解析， 并构建变压器基础状态变量、 运行环境 状态变量、 变压器油状态变量， 并传输至云分析 模块； 云分析模块对变压器的状态进行判断得到 变压器运行状态分析结果， 从而保证了识别的准 确性和传输的可靠性。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115473340 A 2022.12.13 CN 115473340 A 1.一种基于多源遥测数据的变压器运行状态分析 方法， 其特 征在于， 具体包括： S11基于遥测终端对变压器的运行数据进行监测得到变压器状态数据， 并将所述变压 器状态数据传输 至本地分析模块； S12所述本地分析模块对所述变压器状态数据进行分析， 确认所述变压器是否处于异 常状态， 若 是， 则将所述变压器状态数据传输至云分析模块， 基于所述云分析模块对所述变 压器异常状态进行判断， 判断是否处于异常状态， 当且仅当云分析模块的判断结果同时处 于异常状态时， 由本地报警模块输出报警信号； 若否， 则进入步骤S13； S13所述本地分析模块对变压器状态数据进行解析， 并基于所述变压器状态数据构建 变压器基础状态变量、 运行环 境状态变量、 变压器油状态变量， 并将所述变压器基础状态变 量、 运行环境状态变量、 变压器油状态变量传输 至所述云 分析模块； S14所述云 分析模块对变压器的状态进行判断得到变压器运行状态分析 结果。 2.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 所述变压器状态数据包 括电压状态数据、 电流状态数据、 瓦斯状态数据、 油色谱状态数据、 变压器局放状态数据、 温 度状态数据、 环境温度数据、 环境 风速数据、 环境湿度数据。 3.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 确定变压器处于异常状 态的具体步骤为： S21读取所述变压器状态数据， 确定所述变压器状态数据是否超过国家标准要求， 若 是， 则确定变压器处于异常状态， 若否， 则进入步骤S2 2； S22基于第一时间阈值前变压器状态数据与实时的变压器状态数据， 确定所述变压器 状态数据的差值， 当所述变压器状态数据的差值超过国家标准要求时， 则确定变压器处于 异常状态， 若否， 则进入步骤S23； S23基于变压器运行状态数据确定变压器不同相之间的差值是否大于国家标准要求， 若是， 则确定变压器处于异常状态。 4.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 所述变压器基础状态变 量的构建的具体 计算公式为： 其中K1、 K2、 K3、 K4、 K5、 K6为常数， I、 V、 T分别为电流状态数据、 电压状态数据、 温度 状态数 据， Ie、 Ve分别为额定电流状态数据和额定电压状态数据。 5.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 基于瓦斯状态数据、 油 色谱状态数据、 变压器局放状态数据构建变压器油状态变量， 基于环境温度数据、 环境风速 数据、 环境湿度数据构建运行环境状态变量。 6.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 当本地分析模块向所述 云分析模块的传输时间大于第二时间阈值且变压器不处于异常状态时， 所述本地分析模块 将所述变压器 状态数据传输 至云分析模块。 7.如权利要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 变压器运行状态分析结 果的分析步骤为： S31提取所述变压器的变压器基础状态变量、 运行环境状态变量、 变压器油状态变量并权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115473340 A 2构成输入集； S32将所述输入集输入至基于GRU算法的预测模型之中， 得到预测结果； S33基于所述变压器的运行年限、 所述变压器的历史故障次数、 预测结果输入到基于 SVM算法的预测模型之中， 得到变压器运行状态分析 结果。 8.如权利 要求1所述的变压器运行状态分析方法， 其特征在于， 采用PSO算法对所述SVM 算法的惩罚因子进 行寻优， 并对所述PSO算法的学习因子采用非线性收敛方法， 其具体的计 算公式为： 其中c11、 c1min、 c2max、 c2min分别为设置的学习因子1的初始值、 学习因子1的最小值， 学习 因子2的最 大值、 学习因子2的最小值， t为当前迭代次数， tm为最 大迭代次数， c1(t+1)、 c2(t+ 1)为第t+1次迭代时的学习因子1的值， 学习因子2的值。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 当所述计算机程序在计算机中 执行时， 令计算机执行权利要求1 ‑8任意一项所述的基于多源遥测数据的变压器运行状态 分析方法。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品存储有指令， 所述指令在 由计算机执行时， 使得所述计算机实施权利要求1 ‑8任意一项所述的基于多源遥测数据的 变压器运行状态分析 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115473340 A 3