基于机器学习的电力变压器故障诊断方法分析

张红

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摘要：新型电力系统建设持续推进，变压器运行工况趋于复杂，传统人工巡检与固定阈值诊断手段难以满足高精度故障识别需求。本文依照学习范式划分各类适配变压器故障诊断的机器学习算法，从多维度对比不同算法综合性能，梳理现有诊断模型存在的数据融合、泛化能力、可解释性相关短板，并给出对应的技术优化路径，为机器学习算法在电力变压器运维诊断领域的落地应用提供理论参考。
    关键词：电力变压器；故障诊断；机器学习；油中溶解气体；局部放电

引言

新型电力系统逐步实现高比例新能源接入，电网内部电力变压器承载的负荷波动幅度持续提升，设备长期处在变负荷、多干扰的复杂运行环境之中，各类绝缘、过热、放电类故障发生概率有所上升。传统故障诊断多依靠运维人员现场巡检观测，搭配固定数值阈值完成故障判定，该类方式高度依赖从业人员实操经验，对隐蔽性早期故障识别能力薄弱，难以适配规模化变电设备在线监测需求。依托机器学习算法搭建自动化故障诊断模型，能够依托海量运行监测数据自主挖掘故障特征，实现故障提前预警与精准分类。本文分类梳理主流机器学习诊断算法，对比各类算法适用特性，剖析现存技术局限并提出优化思路，形成完整的方法分析体系。

一 电力变压器故障诊断常用机器学习方法分类

（一）监督学习类故障诊断算法核心原理与适用场景

监督学习算法依托带有故障标签的历史监测数据集完成模型训练，通过输入特征与已知故障类型建立映射关系，完成后续未知样本故障判定。此类算法包含支持向量机、随机森林、深度神经网络等主流分支，适配具备完整标注样本的变压器监测场景。支持向量机依托最优分类超平面划分不同故障特征区间，擅长处理维度适中的油中溶解气体特征数据；随机森林依靠多棵决策树集成投票机制降低单一模型误差，对离散化监测特征适配性良好；深度神经网络依托多层网络结构自动提取深层隐藏故障特征，适合局部放电高频时序信号解析。整体来看，监督学习模型识别精度上限更高，广泛应用于具备完善历史故障台账的变电站运维场景[1]。

（二）无监督学习类故障诊断算法核心原理与适用场景

无监督学习算法无需提前标注故障标签，仅依靠原始监测数据内在分布规律完成样本聚类划分，多用于变压器异常工况初筛工作。聚类算法为该类别核心代表，能够依据油色谱、温度、局部放电等多维特征相似度，将运行样本划分为不同集群，偏离常规集群分布的样本即判定为潜在异常。该类算法无需大量故障标注样本支撑，适合新建变电站、故障记录稀缺的设备监测场景，可提前筛选偏离常态的运行数据，为运维人员锁定潜在故障点位。但无监督算法仅能区分数据异常程度，无法直接完成故障具体类型判定，一般作为故障前置筛查辅助工具使用。

（三）半监督学习类故障诊断算法核心原理与适用场景

半监督学习融合监督与无监督学习双重特性，仅依靠少量标注故障样本搭配大量无标注正常运行数据完成模型训练，适配变压器运维行业样本分布不均衡的现实特征。电网运行过程中，变压器正常运行数据存量充足，各类故障标注样本存量偏少，完全依靠监督学习会出现模型过拟合问题，半监督算法可利用海量无标签正常样本约束模型特征边界，小幅降低标注数据依赖。该类算法常应用于中长期在线监测系统，持续接收实时采集的设备运行数据，在少量历史故障记录基础上逐步优化故障识别边界，兼顾诊断时效性与数据采集成本，填补监督、无监督两类算法的应用空白。

二 不同机器学习故障诊断方法的性能差异分析

（一）故障识别准确率与小样本适配性能对比

故障识别准确率为诊断模型核心评价指标，不同学习范式算法表现存在明显区分。监督学习依托足量标注样本训练，稳定工况下故障分类精准度具备优势，但当各类故障标注样本数量稀缺时，模型极易出现过拟合，对少见故障类型识别能力大幅下滑。无监督算法不存在样本标注需求，小样本环境下不会产生过拟合问题，仅能够完成异常区分，无法细化故障类别。半监督学习平衡二者优势，在标注样本存量有限的现场场景中，识别稳定度优于纯粹监督学习算法，适配变压器故障样本稀缺的行业现状。整体而言，样本充足场景优先选用监督学习，故障记录匮乏场景可采用半监督算法完成诊断建模[2]。

（二）噪声抗干扰能力适配多源监测现场工况

变电现场电磁环境复杂，油色谱传感器、局部放电采集装置传输的数据会掺杂环境噪声，不同机器学习算法抗干扰特性存在区别。随机森林依靠集成学习机制过滤部分随机噪声，对轻度干扰数据容错性较强；支持向量机对原始数据波动较为敏感，噪声幅度偏大时分类边界易出现偏移；深度神经网络若未配套降噪预处理流程，复杂噪声环境下深层特征提取易产生偏差；无监督聚类算法受离散噪声点影响，容易生成零散异常集群，提升运维误判工作量。在局部放电高频信号、户外露天变电设备监测场景，需要搭配降噪预处理流程，弱化噪声对各类模型诊断结果带来的负面影响。

（三）模型运算耗时适配在线实时诊断需求

运算耗时直接决定模型能否部署于变压器在线实时监测系统，各类算法算力消耗存在差距。传统支持向量机、随机森林结构简洁，推理阶段运算负荷偏低，可部署于边缘监测终端实现实时诊断；深度神经网络网络层级复杂，推理运算算力消耗更高，仅适合后台服务器集中批量解析历史数据，难以适配轻量化边缘设备；无监督聚类算法批量处理海量监测数据时耗时明显增加，不适合逐秒实时数据解析。面向场站就地在线预警场景，优先选用轻量监督学习集成算法，兼顾识别精度与实时运算需求，大型数据复盘分析可采用深层神经网络完成全量数据挖掘。

三 基于机器学习的变压器故障诊断现存问题与优化路径

（一）多源异构监测数据融合程度不足

现有诊断模型大多依托油中溶解气体单一特征建模，未融合放电、温度、振动、负荷多维异构数据，故障特征维度不足，复合型故障识别能力较差。各类传感数据量纲、格式不统一，缺少标准化融合模块，直接输入模型会失衡特征权重。单一数据源仅可识别油质相关故障，无法判别铁芯、绕组机械类故障，故障诊断覆盖范围存在明显局限性。

（二）未知故障泛化能力与模型可解释性偏弱

现有数据驱动模型仅可识别训练库已知故障，设备老化、工况异变催生的新型故障判别能力不足，泛化性能偏弱。深度诊断模型属于黑箱模型，特征与故障机理关联模糊，运维人员无法溯源故障成因，不利于现场检修作业。纯数据模型脱离变压器电磁、绝缘运行机理，未结合行业运维先验知识，诊断偏差出现后难以快速迭代修正 [3]。

（三）针对性可落地技术优化实施路径

结合现存痛点，从数据、模型、机理三维制定优化方案。数据端搭建异构数据归一化模块，统一参数量纲，构建多维联合故障特征体系；模型端引入小样本增强技术扩充故障样本，搭建融合模型兼顾算力与识别精度，提升未知故障判别能力；机理端嵌入变压器专业运维知识，构建机理数据双驱动模型，强化模型可解释性，提升模型现场运维实用价值。

结语

机器学习算法为电力变压器自动化故障诊断提供全新技术路径，依照监督、无监督、半监督范式划分的各类算法具备差异化适用场景，在识别精度、抗干扰水平、运算效率层面各有优劣。现阶段相关诊断模型普遍存在多源数据融合不足、未知故障泛化性能有限、模型可解释性较差等现实短板，通过多特征融合预处理、小样本增强、机理知识注入多类优化手段，能够有效补齐现有技术体系缺陷。伴随新型电力系统持续建设，变电监测数据体量持续增长，融合设备物理机理的混合机器学习诊断模型将成为主流发展方向，持续提升变压器早期隐蔽故障预警能力，保障电网变电设备长期安全稳定运行。

参考文献

[1]孟庆鹤. 基于机器学习的电力变压器故障诊断方法研究 [D]. 导师：张萍。兰州理工大学，2023.
    [2] 陈龙谭. 基于机器学习的油浸式电力变压器故障诊断方法研究 [D]. 导师：祁兵；于虹。华北电力大学 (北京), 2023.

[3] 张博. 电力变压器故障冲击电磁热力耦合分析 [M]. 化学工业出版社: 202407.

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