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            Suzhou Electric Appliance Research Institute
        
    
        
    
            
            
    期刊號(hào)：
            
            CN32-1800/TM|
            
            ISSN1007-3175
            
            
            
    
        
    
    
    

    

      
    
        
    
            
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    基于SDP和2DLNMF的變壓器偏磁狀態(tài)識(shí)別方法
    
            
    來源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2024-12-02 09:02 瀏覽次數(shù)：33
    
            
    
              
    
	基于SDP和2DLNMF的變壓器偏磁狀態(tài)識(shí)別方法
    

    
	葉帥，陳皖皖，王浩宇，趙義東
    

    
	(國網(wǎng)安徽省電力有限公司淮南供電公司，安徽 淮南 232000)
    

    
	 
    

    
	
    
		    摘 要：為了有效檢測(cè)變壓器直流偏磁狀態(tài)，從多通道振動(dòng)信號(hào)融合的角度出發(fā)，提出了一種基于對(duì)稱點(diǎn)模式(SDP)和二維局部非負(fù)矩陣分解(2DLNMF)的變壓器偏磁狀態(tài)識(shí)別方法。利用 SDP 算法將采集的多通道振動(dòng)信號(hào)融合成 SDP 圖像特征；然后應(yīng)用 2DLNMF 算法對(duì)其進(jìn)行了降維優(yōu)化，據(jù)此構(gòu)建了基于支持向量機(jī)(SVM)算法變壓器偏磁狀態(tài)識(shí)別模型。研究結(jié)果表明：基于 SDP-2DLNMF 的信息融合方法充分了展現(xiàn)不同信號(hào)間的特征差異，獲取的低維特征可有效反映變壓器直流偏磁程度，據(jù)此建立的 SVM 狀態(tài)識(shí)別模型具有較高的識(shí)別精度，為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了技術(shù)支撐。
    
	
    
		    關(guān)鍵詞： 變壓器；直流偏磁；對(duì)稱點(diǎn)模式；二維局部非負(fù)矩陣分解；支持向量機(jī)
    
	
    
		    中圖分類號(hào)：TM411     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B     文章編號(hào)：1007-3175(2024)11-0042-07
    
	
    
		 
    
	
    
		
    
			Recognition Method of Transformer Magnetic Bias
    
		
    
			State Based on SDP and 2DLNMF
    
		
    
			 
    
		
    
			
    
				YE Shuai, CHEN Wan-wan, WANG Hao-yu, ZHAO Yi-dong
    
			
    
				（State Grid Anhui Electric Power Company Co., Ltd. Huainan Power Supply Company, Huainan 232000, China）
    
			
    
				 
    
			
    
				
    
					    Abstract: In order to effectively detect the transformer DC magnetic bias state, this paper starts from the perspective of multi-channel information fusion, and proposes a new method for identifying the bias state of a transformer based on symmetrized dot pattern (SDP) and 2-dimensionlal local nonngeative matrix factorzization(2DLNMF). Firstly, SDP algorithm is used to fuse the multi-channel vibration signals into SDP image features. Then, the 2DLNMF algorithm was used to optimize its dimensionality reduction, according to which the transformer magnetic bias state recognition model based on the support vector machine (SVM) algorithm was built. The research results show that information fusion method based on the SDP-2DLNMF fully shows the characteristics of the differences between different signal, the obtained low-dimensional characteristics can effectively reflect the degree of DC magnetic bias of the transformer, and the SVM state recognition model established on this basis has high recognition accuracy, which provides technical support for transformer state monitoring.
    
				
    
					    Key words: transformer; DC magnetic bias; symmetrized dot pattern; 2-dimensionlal local nonngeative matrix factorzization; support vector machine
    
				
    
					 
    
				
    
					
    
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