技术特征：
1.一种变压器油色谱故障识别方法，其特征在于，包括：s1、建立变压器油色谱模型，并设定所述变压器油色谱模型的条件约束，所述条件约束包括：变压器固体绝缘材料的正常老化分解情况；s2、根据变压器正常状态以及异常状态产生的特征气体，分别计算变压器正常状态以及异常状态时的特征气体增加量和产气速率；s3、基于所述条件约束对所述变压器油色谱模型进行第一次训练，确定特征气体注意值和警告值的第一阈值，根据所述第一阈值和所述特征气体增加量分析变压器是否出现故障及出现故障时的故障类型，得到第一识别结果；s4、基于所述条件约束对所述变压器油色谱模型进行第二次训练，确定特征气体注意值和警告值的第二阈值，根据所述第二阈值和所述特征气体增加量分析变压器是否出现故障及出现故障时的故障类型，得到第二识别结果；s5、当所述第一识别结果和所述第二识别结果不相同时，对不同的特征气体进行加权处理，并返回执行步骤s3-s4，直至所述第一识别结果和所述第二识别结果相同，则结束训练得到最终的注意阈值、警告阈值以及故障类型。2.根据权利要求1所述的变压器油色谱故障的识别方法，其特征在于，步骤s5，之后还包括：根据特征气体的产气速率判断变压器出现的故障类型的严重程度。3.根据权利要求1所述的变压器油色谱故障的识别方法，其特征在于，所述对不同的特征气体进行加权处理，具体包括：根据特征气体的产气速率对特征气体进行加权处理，当特征气体的产气速率越快，设定特征气体的加权系数越大。4.根据权利要求1所述的变压器油色谱故障的识别方法，其特征在于，变压器的故障状态，具体包括：局部放电、火花放电、电弧放电、低温过热、中温过热、高温过热、放电兼过热。5.根据权利要求1所述的变压器油色谱故障的识别方法，其特征在于，特征气体，具体包括：氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳。6.一种变压器油色谱故障识别系统，其特征在于，包括：建立单元，用于建立变压器油色谱模型，并设定所述变压器油色谱模型的条件约束，所述条件约束包括：变压器固体绝缘材料的正常老化分解情况；计算单元，用于根据变压器正常状态以及异常状态产生的特征气体，分别计算变压器正常状态以及异常状态时的特征气体增加量和产气速率；第一训练单元，用于基于所述条件约束对所述变压器油色谱模型进行第一次训练，确定特征气体注意值和警告值的第一阈值，根据所述第一阈值和所述特征气体增加量分析变压器是否出现故障及出现故障时的故障类型，得到第一识别结果；第二训练单元，用于基于所述条件约束对所述变压器油色谱模型进行第二次训练，确定特征气体注意值和警告值的第二阈值，根据所述第二阈值和所述特征气体增加量分析变压器是否出现故障及出现故障时的故障类型，得到第二识别结果；第一分析单元，用于当所述第一识别结果和所述第二识别结果不相同时，对不同的特征气体进行加权处理，并触发所述第一训练单元和所述第二训练单元，直至所述第一识别结果和所述第二识别结果相同，则结束训练得到最终的注意阈值、警告阈值以及故障类型。
7.根据权利要求6所述的变压器油色谱故障识别系统，其特征在于，还包括：第二分析单元；所述第二分析单元，用于根据特征气体的产气速率判断变压器出现的故障类型的严重程度。8.根据权利要求6所述的变压器油色谱故障识别系统，其特征在于，所述第一分析单元，具体用于：当所述第一识别结果和所述第二识别结果不相同时，根据特征气体的产气速率对特征气体进行加权处理，当特征气体的产气速率越快，设定特征气体的加权系数越大，并触发所述第一训练单元和所述第二训练单元，直至所述第一识别结果和所述第二识别结果相同，则结束训练得到最终的注意阈值、警告阈值以及故障类型。9.一种变压器油色谱故障识别设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的变压器油色谱故障识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-5任一项所述的变压器油色谱故障识别方法。
技术总结
本申请公开了一种变压器油色谱故障识别方法及相关装置，通过条件约束用于对变压器油色谱模型进行训练，来确定特征气体的注意值和警告值的阈值；通过条件约束对变压器油色谱模型进行一次故障识别或二次故障识别训练，得到第一次识别结果和第二识别结果，来确定特征气体的注意值和警告值的一次阈值或二次阈值；当第一识别结果和第二识别结果不相同时，对不同的特征气体进行加权处理后，重新进行训练直至二者识别结果相同，得到最终注意值和警告值的阈值。从而解决了现有技术人为地对特征气体的注意值和警告值的阈值进行设定，存在特征气体的注意值和警告值的阈值过高或偏低，导致影响对变压器故障的识别精度的技术问题。对变压器故障的识别精度的技术问题。对变压器故障的识别精度的技术问题。
技术研发人员：何子兰 陈柏全 黄静 陈邦发 陈斯翔 黄青沙 梁东明 象阳 张筱岑 李强 刘少辉 梁家盛
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日：2022.07.13
技术公布日：2022/9/20