本發明涉及變壓器狀態分析領域，尤其涉及一種變壓器運行狀態分析方法及裝置。

背景技術：

1、電力變壓器作為電力系統中極為關鍵的節點類設備，對其運行狀態展開全面評估，能夠有效預防變壓器故障，減少故障率，保障電力系統實現長期穩定供電。然而，現有的狀態評估方法在指標選擇方面存在缺陷，要么過于單一，要么存在冗余。單一指標難以全面反映變壓器的真實運行狀態，可能會遺漏一些重要的性能參數或潛在故障風險；冗余指標則會增加時間與計算成本，且不利于識別關鍵缺陷。此外，大量研究采用單一方法確定權重，這可能導致片面性。比如主觀賦權法依賴專家經驗與知識，主觀性較強；客觀賦權法又可能忽略主觀經驗的價值。同時，單一權重分析會過度放大或縮小評估過程中某一狀態量的權重，進而影響評估的準確性。

技術實現思路

1、本發明提供了一種變壓器運行狀態分析方法及裝置，所述方法能更準確地評估目標變壓器的運行狀態。

2、本發明一實施例提供了一種變壓器運行狀態分析方法，包括：

3、獲取目標變壓器的運行數據集、檢修數據集和實驗數據集；

4、根據所述運行數據集、所述檢修數據集和所述實驗數據集，篩選得到所述目標變壓器的目標指標；

5、對所述目標變壓器的目標指標進行聚類，得到用于評估目標變壓器運行狀態的評估指標；

6、以目標變壓器的數量為矩陣行數，以所述評估指標的數量為矩陣列數，構建第一樣本矩陣；其中，所述第一樣本矩陣包括所有目標變壓器在各評估指標下的具體數值；

7、根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的信息效用值，并根據所述評估指標的信息效用值，確定所述評估指標的權重值；

8、根據所述評估指標的權重值以及所述第一樣本矩陣，計算得到所述目標變壓器的第一對象得分；

9、根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的灰色關聯度，并根據所述第一樣本矩陣以及所述評估指標的灰色關聯度，得到所述目標變壓器的第二對象得分；

10、根據所述目標變壓器的第一對象得分以及所述目標變壓器的第二對象得分，評估所述目標變壓器的運行狀態。

11、進一步地，所述實驗數據集的生成過程，包括：

12、獲取初始實驗數據集；其中，所述初始實驗數據集包括絕緣油色譜指標、與所述絕緣油色譜指標對應的絕緣油色譜數據、絕緣油質指標、與所述絕緣油質指標對應的絕緣油質實驗數據、糠醛指標和與所述糠醛指標對應的糠醛體積分數；

13、根據所述絕緣油色譜數據內各氣體的含量數據，確定各氣體的第一等級信息；

14、基于預設的油色譜權重表和所述第一等級信息，計算得到油色譜健康指數；

15、根據所述絕緣油質實驗數據內各油質指標的檢驗數據，確定各油質指標的第二等級信息，并基于預設的油質權重表和所述第二等級信息，計算得到油質健康指數；

16、根據預設的糠醛健康公式以及所述糠醛體積分數，計算得到糠醛健康指數；

17、根據所述絕緣油色譜指標、所述絕緣油質指標、所述糠醛指標、所述油色譜健康指數、所述油質健康指數以及所述糠醛健康指數，生成所述實驗數據集。

18、進一步地，所述根據所述運行數據集、所述檢修數據集和所述實驗數據集，篩選得到所述目標變壓器的目標指標，包括：

19、以目標變壓器的數量為矩陣行數，以所述運行數據集的指標數量、所述檢修數據集的指標數量和所述實驗數據集的指標數量之和作為矩陣列數，構建第二樣本矩陣；其中，所述第二樣本矩陣包括所有目標變壓器在各指標下的具體數值；

20、對所述第二樣本矩陣進行標準化處理，并根據標準化后的第二樣本矩陣，計算得到第一協方差矩陣；

21、計算所述第一協方差矩陣的特征值以及特征向量；

22、計算各特征值對應的累計貢獻率，并取累計貢獻率超過預設閾值的特征值作為目標特征值，并將所述目標特征值所對應的指標作為目標指標。

23、進一步地，所述對所述目標變壓器的目標指標進行聚類，得到用于評估目標變壓器運行狀態的評估指標，包括：

24、對于每一所述目標指標，根據所述標準化后的第二樣本矩陣以及所述目標指標對應的目標特征值，計算得到所述目標指標的成分值；

25、根據所述目標指標的成分值，對所述目標指標進行聚類，得到用于評估目標變壓器運行狀態的評估指標。

26、進一步地，所述根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的信息效用值，并根據所述評估指標的信息效用值，確定所述評估指標的權重值，包括：

27、對所述第一樣本矩陣進行正向化處理，得到正向化后的第一樣本矩陣；

28、對所述正向化后的第一樣本矩陣進行標準化處理，得到標準化后的第一樣本矩陣；

29、對于所述標準化后的第一樣本矩陣內的每一評估指標，將所有目標變壓器在所述評估指標下的具體數值進行相加，得到總值；根據各目標變壓器在所述評估指標下的具體數值以及所述總值，計算得到所述評估指標的信息效用值；

30、根據各評估指標的信息效用值，計算得到各評估指標的權重值。

31、進一步地，所述根據所述評估指標的權重值以及所述第一樣本矩陣，計算得到所述目標變壓器的第一對象得分，包括：

32、篩選出所述標準化后的第一樣本矩陣中每一列向量的最小元素值以及最大元素值；

33、根據篩選得到的所有最小元素值，構成最小值向量；

34、根據篩選得到的所有最大元素值，構成最大值向量；

35、對于每一目標變壓器，根據所述最大值向量、所述各評估指標的權重值以及所述目標變壓器在各評估指標下的具體數值，計算得到第一距離值；根據所述最小值向量、所述各評估指標的權重值以及所述目標變壓器在各評估指標下的具體數值，計算得到第二距離值；根據所述第一距離值以及所述第二距離值，計算得到所述目標變壓器的第一對象得分；

36、得到各所述目標變壓器的第一對象得分。

37、進一步地，所述根據各目標變壓器在所述評估指標下的具體數值以及所述總值，計算得到所述評估指標的信息效用值，包括：

38、對于每一評估指標，根據各目標變壓器在所述評估指標下的具體數值以及所述總值，計算得到各目標變壓器在所述評估指標下的概率值；根據所述各目標變壓器在所述評估指標下的概率值，計算得到所述評估指標的信息熵；根據所述信息熵，計算得到所述評估指標的信息效用值。

39、進一步地，所述根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的灰色關聯度，并根據所述第一樣本矩陣以及所述評估指標的灰色關聯度，得到所述目標變壓器的第二對象得分，包括：

40、對所述正向化后的第一樣本矩陣進行歸一化，得到歸一化后的第一樣本矩陣；

41、將所述歸一化后的第一樣本矩陣中各行向量內的元素進行比對，得到各行向量的最大值，并根據所述各行向量的最大值，構成一虛擬母序列；

42、根據所述歸一化后的第一樣本矩陣以及所述虛擬母序列，計算得到各評估指標的灰色關聯度；

43、根據所述歸一化后的第一樣本矩陣以及所述各評估指標的灰色關聯度，得到各目標變壓器的第二對象得分。

44、進一步地，所述對所述正向化后的第一樣本矩陣進行歸一化，得到歸一化后的第一樣本矩陣，包括：

45、根據所述正向化后的第一樣本矩陣，求解得到各評估指標的均值；

46、對于每一評估指標，根據各目標變壓器在所述評估指標下的具體數值以及所述評估指標的均值，確定各目標變壓器在所述評估指標下歸一化后的元素值；

47、根據各目標變壓器在各評估指標下歸一化后的元素值，得到歸一化后的第一樣本矩陣。

48、本發明一實施例還提供了一種變壓器運行狀態分析裝置，包括：數據集獲取模塊、目標指標確定模塊、評估指標確定模塊、第一樣本矩陣構建模塊、權重值確定模塊、第一對象得分確定模塊、第二對象得分確定模塊以及評估模塊；

49、所述數據集獲取模塊，用于獲取目標變壓器的運行數據集、檢修數據集和實驗數據集；

50、所述目標指標確定模塊，用于根據所述運行數據集、所述檢修數據集和所述實驗數據集，篩選得到所述目標變壓器的目標指標；

51、所述評估指標確定模塊，用于對所述目標變壓器的目標指標進行聚類，得到用于評估目標變壓器運行狀態的評估指標；

52、所述第一樣本矩陣構建模塊，用于以目標變壓器的數量為矩陣行數，以所述評估指標的數量為矩陣列數，構建第一樣本矩陣；其中，所述第一樣本矩陣包括所有目標變壓器在各評估指標下的具體數值；

53、所述權重值確定模塊，用于根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的信息效用值，并根據所述評估指標的信息效用值，確定所述評估指標的權重值；

54、所述第一對象得分確定模塊，用于根據所述評估指標的權重值以及所述第一樣本矩陣，計算得到所述目標變壓器的第一對象得分；

55、所述第二對象得分確定模塊，用于根據所述第一樣本矩陣，計算得到所述評估指標的灰色關聯度，并根據所述第一樣本矩陣以及所述評估指標的灰色關聯度，得到所述目標變壓器的第二對象得分；

56、所述評估模塊，用于根據所述目標變壓器的第一對象得分以及所述目標變壓器的第二對象得分，評估所述目標變壓器的運行狀態。

57、通過實施本發明具有如下有益效果：

58、本發明提供了一種變壓器運行狀態分析方法及裝置，所述方法首先獲取了目標變壓器運行過程中的狀態信息、變壓器檢修數據、各類試驗數據等三大類信息，從而將這三大類信息作為后續評估指標確定的基礎，能全面、科學、多角度反映目標變壓器的狀態；繼而通過聚類方法，從大量指標中篩選出評估指標，從而精簡數據并提高評估效率；最后，對聚類得到的評估指標進行第一對象得分和第二對象得分的求解，從而有效解決了單一權重分析存在片面性的缺陷，進而能更準確地評估目標變壓器的運行狀態。