周宏偉，周玉光，關添升，王 琦，關 波，劉 富

(1.國網吉林省電力有限公司a.電力科學研究院;b.電力調度控制中心;c.培訓中心，長春130021; 2.中國電力工程顧問集團東北電力設計院有限公司，長春130021; 3.中國石油吉林石化公司化肥廠，吉林吉林132022;4.吉林大學通信工程學院，長春130012)

基于模糊k 均值的變壓器分接開關故障診斷

周宏偉1a，周玉光1b，關添升1c，王 琦2，關 波3，劉 富4

(1.國網吉林省電力有限公司a.電力科學研究院;b.電力調度控制中心;c.培訓中心，長春130021; 2.中國電力工程顧問集團東北電力設計院有限公司，長春130021; 3.中國石油吉林石化公司化肥廠，吉林吉林132022;4.吉林大學通信工程學院，長春130012)

為幫助維修人員快速定位查找分接開關出現的故障，基于k均值的分類思想，設計了一種針對有載開關裸開關交流測試裝置輸出數據的測試方法。該模糊k均值算法與原有的k均值算法進行比較的實驗結果表明，大幅提高了識別結果的正確率和穩(wěn)定性，具有良好的故障診斷能力，可針對測試有載分接開關所輸出的數據快速做出診斷，有助于維修人員快速定位查找故障。

k均值;模糊k均值;有載分接開關;故障診斷;數據分析

0 引 言

隨著經濟和科技的快速發(fā)展，人民生活水平逐步提高，而這些發(fā)展和變化都離不開電力的消耗。近年來，全球對供電量的需求飛速增長，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定顯得尤為重要，而在這一過程中有載分接開關(OLTC:On-Load Tap Changer)的出現保證了變壓器輸出電壓的穩(wěn)定，因此，對有載分接開關進行故障診斷顯得尤為重要。而對有載分接開關測試的主要內容是對其輸出的數據結合實際工作原理進行故障預報、分析和判別，以此確定故障的性質和類別。但在此過程中，由于測試分接開關所需處理的數據量極大，并且數據間呈現出極大的非線性，這無疑給故障診斷增加一定難度。k均值算法非常簡單高效，而模糊k均值算法既能保證分類的準確性又能保證每次分類結果的穩(wěn)定性，故筆者采用模糊k均值算法對分接開關進行故障診斷和識別。

1 有載分接開關的工作原理及故障診斷

有載分接開關是一種為變壓器在負載變化時提供恒定電壓的開關裝置［1，2］。其基本原理就是在保證不中斷負載電流的情況下，通過調整繞組的匝數實現變壓器繞組中分接頭之間的切換，最終實現調壓的目的。有載調壓分接開關由切換開關、選擇開關和操作機構等組成［3，4］。其工作過程如圖1所示，開關由一個分接過渡到下一個分接的切換，其中過渡阻抗起限流作用在1和2間，防止其短路，又稱限流阻抗，它相當于在1和2分接間搭建一座臨時的橋，將動觸頭在橋上滑過以改變變壓器繞組有效匝數，即改變變壓器的電壓比，從而達到調壓的目的［5，6］。在分接過程中橋接的兩個分接間串入過渡阻抗，以限制循環(huán)電流，從而避免發(fā)生分接間短路，此部分稱為過渡電路。

圖1 有載調壓開關過渡過程Fig.1 The transition process of OLTC

有載分接開關故障主要是機械故障［4］，是指因分接開關機械構件功能失效而引起的故障。其主要體現在有載分接開關工程過程中出現的過渡電阻斷線和觸頭接觸不良等現象［7］。筆者采取的故障診斷方法采用某省電力科學研究院有限公司研發(fā)的有載開關裸開關交流測試裝置測試并記錄OLTC的工作數據，然后通過對數據進行處理，分別識別對應的正常、斷線和接觸不良3種情況，幫助維修人員快速定位故障類型［8，9］。

2 k均值聚類方法

k均值聚類是著名的劃分聚類算法，由于簡潔和高效率使其成為聚類算法中使用最廣泛的算法。k均值算法可理解為首先建立一個具有n個數據對象的樣本集合S?Rd，再給定一個所需分類的類數k，解決問題的目標是通過選擇k個聚類中心C，使目標函數T達到最小，其計算公式如下

k均值算法的具體步驟:

1)輸入所需要分類的類數k，隨機選擇k個初始聚類中心點C=(c1，c2，…，ck);

2)?i∈{1，2，3，…，k}，?s∈S，如果s到聚類中心點ci的距離小于它到其他聚類中心點的距離，則認定s屬于ci類;

4)重復步驟2)和3)，直到聚類中心點ci不再變化。

由上述步驟可見，k均值算法非常簡單高效，但由于其核心步驟不斷地迭代收斂和更新聚類中心點，達到局部最優(yōu)，從而導致聚類的結果對初始中心點的嚴重依賴。

3 模糊k均值方法

模糊k均值算法與k均值算法思想大致相同，其目標函數改進為

其中

其中b為模糊度，用來控制不同類別的混合程度。根據文獻［10］中對該參數的研究可知，模糊度b取值的最佳范圍為1．5～2．5。通過目標函數的最小化過程，可以得到模糊劃分矩陣。此算法各中心的迭代表達式變?yōu)?/p>

與傳統(tǒng)的k均值算法比較，模糊k均值引入了模糊隸屬關系，具體體現在隸屬度參數b上，可以使聚類達到更好的效果。

4 有載分接開關的故障診斷實驗

筆者的數據樣本采用某省電力科學研究院有限公司研發(fā)的有載開關裸開關交流測試裝置測試輸出的數據，利用k均值算法和模糊k均值算法分別對OLTC進行故障診斷，并驗證改進后算法的優(yōu)越性。

首先對來自OLTC測試出的電流數據進行處理，分別計算平均值、方差、導數均值和有效值;然后針對這4個特征并結合實際使用規(guī)范，可將OLTC所給出的數據分為正常、斷線和接觸不良3種情況。筆者所選取的樣本數據也包含此3類情況，分別取1 000份正常樣本數據、1 000份斷線的樣本數據、1 000份接觸不良的樣本數據，共計3 000份數據。將其導入Matlab中，進行歸一化處理，然后分別用k均值算法和模糊k均值算法進行分類并給出識別的正確率，共計進行20次實驗，其結果如表1所示。

表1 基于k均值算法實驗結果Tab.1 Experimental results based on k-means

針對k均值算法和模糊k均值算法識別的正確率進行比較的結果如圖2所示。由圖2可知，模糊k均值不僅大幅度提高了實驗的識別率，而且結果更為穩(wěn)定。

圖2 模糊k均值算法與k均值算法識別率比較Fig.2 Comparison of recognition rate between fuzzy k-means algorithm and k-means algorithm

5 結 語

筆者通過對有載分接開關的工作及故障診斷原理分析，介紹了基于k均值的方法在故障診斷上的應用，并在此基礎上提出了基于模糊均值的改進算法。實驗結果表明，模糊k均值算法大幅度的提高了實驗的識別率和穩(wěn)定性，其應用在OLTC上具有良好的故障診斷能力，可排除分接開關在轉置過程中的安全隱患，有助于維修人員快速定位查找故障。

［1］姚志松，姚磊.有載分接開關實用手冊［M］.北京:中國電力出版社，2003. YAO Zhisong，YAO Lei.On-Load Tap Practical Manual［M］.Beijing:China Electric Power Press，2003.

［2］MOHD SHAHRIL AHMAD KHIAR，YASMIN HANUM MD THAYOOB，YOUNG ZAIDEY YANG GHAZALI，et al. Diagnosis of OLTC via Duval Triangle Method and Dynamic CurrentMeasurement［J］.Procedia Engineering，2013，68(12): 477-483.

［3］董明，孟源源，徐長響，等.基于支持向量機及油中溶解氣體分析的大型電力變壓器故障診斷模型研究［J］.中國電機工程學報，2003，23(7):88-92. DONGMing，MENG Yuanyuan，XU Changxiang，etal.Fault Diagnosis Model for Power Transformer Based on Support Vector Machine and Dissolved Gas Analysis［J］.Proceedings of the CSEE，2003，23(7):88-92.

［4］YIN Changyong，TIAN Jinghe，HAO Bo，et al.Tap-Changer Fault Diagnosis of Transformer Based on the Improved RBF Neural Net［J］.Journal of Shenyang Institute of Engineering:Natural Science，2013，10(3):237-244.

［5］王偉，韓金華，王吉，等.有載分接開關切換波形的現場測試及研究［J］.高壓電器，2005，41(6):438-440. WANGWei，HAN Jinhua，WANG Ji，et al.Field Test and Research on the Switching Figure of On-Load Tap Changer［J］. High Voltage Apparatus，2005，41(6):438-440.

［6］杜瑞紅.變壓器有載分接開關特性測試系統(tǒng)的研究［D］.保定:華北電力大學電氣工程學院，2007. DU Ruihong.Research on Detection System of the Transformer OLTC［D］.Baoding:College of Electrical Engineering，North China Electric Power University，2007.

［7］XU Chenbo，WANG Fenghua，FU Jian，et al.Design and Development of Vibration Test System for Power Transformer On-Load Tap Changer［J］.Chinese Journal of Scientific Instrument，2013，34(5):987-993.

［8］PAWLAK Z.Rough Set［J］.International Journal of Computer and Information Sciences，1982，11(5):341-356.

［9］姚志松，姚磊.有載分接開關實用手冊［M］.北京:中國電力出版社，2002. YAO Zhisong，YAO Lei.On-Load Tap Practical Manual［M］.Beijing:China Electric Power Press，2002.

［10］高新波，裴繼紅，謝維信.模糊C均值聚類算法中加權指數m的研究［J］.電子學報，2000，28(4):1-4. GAO Xinbo，PEIJihong，XIEWeixin.A Study ofWeighting Exponent m in a Fuzzy C-Means Algorithm［J］.Acta Electronica Sinica，2000，28(4):1-4.

(責任編輯:劉俏亮)

Fault Diagnosis for On-Load Tap Changer Based on Fuzzy k-Means

ZHOU Hongwei1a，ZHOU Yuguang1b，GAUN Tiansheng1c，WANG Qi2，GUAN Bo3，LIU Fu4

(1a.Electric Power Research Institute;1b.Power Dispatch Control Center;1c.Training Center，Jilin Province Electric Power Company Limited，Changchun 130021，China;2.Northeast Electric Power Design Institute Company Limited，China Power Engineering Consulting Group，Changchun 130021，China;3.Fertilizer Plant，Petro China Jilin Petrochemical Company，Jilin 132022，China; 4.College of Communication Engineering，Jilin University，Changchun 130012，China)

A testmethod is proposed based on k-means average classification thought，which is designed for testing the data from on-load tap changer to help the repair personnel quickly locate the faults.Compared with original kmeans algorithm，the experiment shows that using fuzzy k-means algorithm largely improves accuracy and stability of the recognition results，and this classification method has good ability in fault diagnosis，which can make a quick diagnosis according to the data from on-load tap changer，and help the repair personnel quickly locate the faults.

k-means;fuzzy k-means;on-load tap changer;fault diagnosis;data analysis

O2121;TP391

A

1671-5896(2015)06-0719-04

2015-06-30

吉林省科技廳基金資助項目(2013030657HJ)

周宏偉(1971— )，男，吉林松原人，國網吉林省電力有限公司高級工程師，主要從事電力系統(tǒng)自動化及電力設備故障診斷研究，(Tel)86-15948321660(E-mail)zhlaopang@netease.com;通訊作者:劉富(1968— )，男，長春人，吉林大學教授，博士生導師，主要從事模式識別與智能系統(tǒng)研究，(Tel)86-13610708679(E-mail)liufu@jlu.edu.cn。