基于并行化大数据流及迁移学习的配电变压器故障在线辨识-诊断模型

严方彬1周任飞2杨帆1杨志淳1沈煜1雷杨1

1.国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 2.武汉中原电子信息有限公司;

摘要：

针对配变故障在线诊断对计算速度的要求,以及配变单体在线监测量种类及例行试验数据量不足的问题,建立了一种基于并行化大数据流及迁移学习的配电变压器故障在线辨识-诊断模型.首先,分析配变在线监测量在故障辨识中的可行性,基于此提出配变故障在线辨识的主要指标;其次,提出基于ARIMA预测技术的配变故障在线辨识方法,建立了基于大数据流的配变故障在线辨识模型,并利用Storm平台完成配变故障的并行化在线辨识,辨识出存在故障隐患的配变作为待诊断配变;再次,构建配变故障诊断指标体系,利用迁移学习算法TrAdaBoost从大量配变中提取有效故障信息,辅助待诊断配变进行故障诊断,建立了基于迁移学习的配变故障诊断模型,并在S…展开v

关键词：故障诊断、配电变压器、迁移学习、大数据流、Storm平台

所属期刊栏目：45

分类号：TP311.13;TP181;TM76

资助基金：国网湖北省电力有限公司重点科技项目52153217000T

在线出版日期：2019-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1697-1706