【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能電網與電力系統監控，具體為一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法、系統、存儲介質及電子設備。
技術介紹
1、變壓器是電力系統中的關鍵設備，其運行狀態直接影響電力系統的穩定和安全，有效的故障診斷方法能夠及時發現變壓器潛在的故障，預防故障的進一步發展，從而提高電力系統的可靠性和安全性，通過早期故障診斷，電力公司可以進行有針對性的預防性維護，而不是被動地修復已經發生的故障。這不僅可以大幅降低維護成本，還能減少停電時間，從而降低停電帶來的經濟損失。
2、現有技術中的，公開號為cn116842837a公開了一種變壓器故障診斷方法、系統、電子設備及存儲介質，通過實時獲取待故障診斷的變壓器對應的變壓器狀態性能數據；將所述變壓器狀態性能數據輸入至預先訓練好的變壓器故障分類器模型中，得到變壓器故障診斷結果；其中，變壓器故障分類器模型基于優化后的集成支持向量遞歸神經網絡模型算法；將所述變壓器故障診斷結果反饋至用戶，以實現實時監測變壓器的狀態。
3、現有技術不足：
4、現有技術中通過預先訓練好的變壓器故障分類器模型可能難以適應變壓器在實際運行環境中各種復雜和動態的條件變化，導致故障診斷結果的準確性受到限制，變壓器的運行狀態和環境可能會發生變化，使得模型的預測準確率降低，無法及時反映實際情況。這種適應性不足可能會導致誤報或漏報，影響用戶對系統的信任和依賴。
5、并且實時獲取并處理大量變壓器狀態性能數據對系統的硬件和軟件性能都提出了很高的要求，可能導致數據處理過程中的性能瓶頸，影響故障診斷的
6、因此有必要提供一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法、系統、存儲介質及電子設備來解決所述問題。
7、在所述
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部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法、系統、存儲介質及電子設備，以解決上述
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中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，具體步驟包括：
4、步驟1：獲取變壓器的歷史運行數據，對所獲取的數據進行預處理，去除噪聲和異常值數據，所述歷史運行數據包括變壓器的油壓、負荷電流和溫度數據；
5、步驟2：對處理后的運行數據進行特征提取，計算與變壓器故障相關的特征參數，所述特征參數包括溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率以及電流變化率；
6、步驟3：基于麻雀算法構建故障診斷模型，生成初始麻雀群體，定義覓食麻雀和偵察麻雀的角色，確定初始位置，并通過位置更新公式對每只麻雀初始位置進行迭代優化；
7、步驟4：根據獲取的油壓、負荷電流、溫度數據并結合當前測得的溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率以及電流變化率，生成適應度函數，選取最佳參數組合；
8、步驟5：采集當前的運行數據以及特征參數，比較當前參數組合與最佳參數組合的差異程度，并根據差異程度生成故障指標；
9、步驟6：設立故障閾值，判斷故障指標是否超出閾值，若超出故障閾值，則判定變壓器存在故障。
10、進一步地，對所獲取的數據進行預處理，去除噪聲和異常值數據，所依據的方法為：
11、使用傳感器和監測設備，實時采集變壓器的油壓、負荷電流和溫度數據，并將收集到的數據傳輸到數據中心進行存儲，利用均值濾波器對獲取數據進行濾波處理來去除數據中的噪聲；
12、去除異常值采用三倍標準差法來檢測去噪后運行數據中是否異常，所依據的邏輯公式為：
13、
14、其中，q表示判斷去噪后運行數據是否存在異常的邏輯值，當q＝0時，表明去噪后運行數據存在異常，即yt為異常數據，予以去除，并采用平均插值法補全缺失數據；當q＝1時，表明去噪后運行數據無異常；μ表示去噪后運行數據的均值，σ表示去噪后運行數據的標準差，yt表示在t時刻的歷史運行數據。
15、進一步地，對處理后的運行數據進行特征提取，計算與變壓器故障相關的特征參數，所依據的公式為：
16、
17、
18、其中，vt(t)、vc(t)、vi(t)分別表示在t時刻溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率、電流變化率，δtt表示t-1時刻溫度到t時刻溫度的變化量，δct表示t-1時刻濃度到t時刻濃度的變化量，δit表示t-1時刻電流到t時刻電流的變化量，δtt、δtc、δti分別表示對應各自參數從t-1時刻到t時刻的時間變化量。
19、進一步地，構建故障診斷模型，生成初始麻雀群體，定義覓食麻雀和偵察麻雀的角色，確定初始位置，所依據的方法為：
20、設定群體大小和特征組合的維度，隨機生成初始麻雀群體，每個麻雀的位置代表一個特征參數組合，將麻雀種類分為覓食麻雀和偵察麻雀，覓食麻雀用于探索特征空間，尋找更優的特征組合，確定溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化率、電流變化率的特征范圍，偵察麻雀用于監測運行狀態與預警，檢測參數的異常變化，根據檢測到的異常情況實時監控數據，所依據的公式為：
21、
22、其中，xi表示第i只麻雀的初始位置，分別表示第i只麻雀位置向量中的溫度升高速率、油中溶解氣體濃度變化率和電流變化率，分別表示溫度升高速率、濃度變化率和電流變化率特征范圍的上界，分別表示溫度升高速率、濃度變化率和電流變化率特征范圍的下界，rand(0,1)表示一個在[0,1]區間內隨機生成的均勻分布隨機數，用于在指定范圍內隨機初始化特征參數。
23、進一步地，通過位置更新公式對每只麻雀初始位置進行迭代優化，所依據的公式為：
24、
25、其中，xi(k)表示第i只麻雀在第t次迭代的位置，s表示控制變量，取值范圍為[0,1]，用于區分覓食麻雀和偵察麻雀，當s＝1時，公式表示覓食麻雀位置的更新機制；當s＝0時，公式表示偵察麻雀的覓食機制，α表示控制參數，dmax表示最大迭代次數，β表示學習因子，xbest(k)表示在第k次迭代中找到的全局最優位置。
26、進一步地，根據獲取的油壓、負荷電流、溫度數據并結合當前測得的溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率以及電流變化率，生成適應度函數，選取最佳參數組合，所依據的公式為：
27、f＝β0*c+β1*t+β2*i+β3*vt+β4*vc+β5*δi
28、其中，f表示適應度函數，β0、β1、β2、β3、β4、β5表示權重系數，反映各變量對評估結果的貢獻程度，c、t、i、vt、vc、δi分別表示獲取的油壓、溫度、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，對所獲取的數據進行預處理，去除噪聲和異常值數據，所依據的方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，對處理后的運行數據進行特征提取，計算與變壓器故障相關的特征參數，所依據的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，構建故障診斷模型，生成初始麻雀群體，定義覓食麻雀和偵察麻雀的角色，確定初始位置，所依據的方法為：
5.根據權利要求1所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，根據獲取的油壓、負荷電流、溫度數據并結合當前測得的溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率以及電流變化率，生成適應度函數，選取最佳參數組合，所依據的公式為：
6.根據權利要求7所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，采集當前的運行數據以及特征參數，比較當前參數組合與最佳參數組合的差異程度，并根據差異程度生
7.根據權利要求6所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，判斷變壓器是否存在故障，所依據的邏輯公式為：
8.一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷系統，其特征在于，所述故障診斷系統用于執行權利要求1-7任意一項所述的基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，包括：
9.一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-9任意一項所述的基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法。
10.一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，對所獲取的數據進行預處理，去除噪聲和異常值數據，所依據的方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，對處理后的運行數據進行特征提取，計算與變壓器故障相關的特征參數，所依據的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，構建故障診斷模型，生成初始麻雀群體，定義覓食麻雀和偵察麻雀的角色，確定初始位置，所依據的方法為：
5.根據權利要求1所述的一種基于麻雀算法的變壓器故障診斷方法，其特征在于，根據獲取的油壓、負荷電流、溫度數據并結合當前測得的溫度升高速率、油中溶解氣體的濃度變化速率以及電流變化率，生成適應度函數，選取最佳參數組合，所...
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