广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2018, Vol. 36 ›› Issue (4): 20-26.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2018.04.003

• • 上一篇    下一篇

基于双向KL距离聚类算法的变压器状态异常检测

林越1,2, 刘廷章2*, 黄莉荣3, 奚晓晔2, 潘建2   

  1. 1.海南热带海洋学院信息工程学院,海南三亚572022;
    2.上海大学机电与工程学院,上海200072;
    3.海南电网有限责任公司海口供电局,海南海口570203
  • 收稿日期:2017-11-09 发布日期:2018-10-20
  • 通讯作者: 刘廷章(1967—),男,山西原平人,上海大学教授,博导。E-mail:liutzhcom@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金 (61273190)

Anomalous State Detection of Power Transformer Basedon Bidirectional KL Distance Clustering Algorithm

LIN Yue1,2, LIU Tingzhang2*, HUANG Lirong3, XI Xiaoye2, PAN Jian2   

  1. 1.College of Marine Communication Engineering, Hainan Tropical Ocean University, Sanya Hainan 572022, China;
    2.College of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China;
    3.Haikou Power Supply Bureau of Hainan Power Grid Limited Liability Company, Haikou Hainan 570203, China
  • Received:2017-11-09 Published:2018-10-20

PDF (PC)

20

摘要： 针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(Kullback-Leibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。以湖州市某变电站历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法消除了欧式距离在变压器状态异常检测中的不足,可有效减少故障漏报信息,具有一定的实用价值。

关键词: 欧式距离, KL距离, 聚类, 变压器, 异常检测

Abstract: Since the Euclidean distance has the disadvantage of poor distinguishing ability in the similarity measure of some data sets,a general model and analysis method of power transformer state anomaly detection based on bidirectional KL (Kullback-Leibler) distance clustering algorithm is proposed in this paper. The model is analyzed by the historical monitoring data of a substation in Huzhou. The results show that the method is effective and the accuracy is improved compared with the traditional method.

Key words: Euclidean distance, KL distance, clustering, power transformer, anomaly detection

中图分类号: 

  • TP274
[1] 李刚,于长海,刘云鹏,等.电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望[J].电力系统自动化,2017,41(1):143-155.
[2] 高树国,王学类,李庆民,等.基于MCD稳健统计分析的变压器油色谱异常值检测及分布特性[J].高电压技术,2014,40(11):3477-3482.
[3] 熊鸣翔,宋人杰,宋俊杰.变压器油位巡检方法的探讨[J].变压器,2017,54(10): 77-80.
[4] 严英杰,盛戈皞,刘亚东,等.基于滑动窗口和聚类算法的变压器状态异常检测[J].高电压技术,2016,42(2):4020-4025.
[5] 陈佳俊,陈玉峰,严英杰,等.基于时空联合聚类方法的输变电设备状态异常检测[J].南方电网技术,2015,9(11):65-72.
[6] 杜文霞,句希源,吕锋.基于模糊聚类算法的变压器故障诊断研究[J].变压器,2009,46(8): 65-69.
[7] 廖瑞金,王谦,骆思佳,等.基于模糊综合评判的电力变压器运行状态评估模型[J].电力系统自动化,2008,32(3):70-74.
[8] 赵文清,朱永利,姜波,等.基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估[J].高电压技术,2008,34(5):1032-1039.
[9] 阮羚,谢齐家,高胜友,等.人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用[J].高电压技术,2014,40(3):822-828.
[10] HUANG Y C. Condition assessment of power transformers using genetic-based neural networks science[J].IEEE, Proceedings of Science, Measurement and Technology,2003,150(1):19-24.
[11] PIERRE B. An introduction to probabilistic modeling[M].Heidelberg: Springer Science and Business Media, 2004:34-40.
[12] 石亚冰,黄予,覃晓,等.基于优化初始种子新策略的K-Means聚类算法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2013,31(4):33-40.
[13] 许震,沙朝锋,王晓玲,等.基于KL距离的非平衡数据半监督学习算法[J].计算机研究与发展,2010,47(1):81-87.
[14] 姚志均,刘俊涛,周瑜,等.基于对称KL距离的相似性度量方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2011,39(11):1-6.
[15] 谭飞刚,刘伟铭,黄玲,等.基于加权欧式距离度量的目标再识别算法[J].华南理工大学学报(自然科学版), 2015,43(9): 88-94.
[16] 胡郁葱,陈杰,邹小健,等.基于两阶段聚类的电动自行车出行者选择研究[J].广西师范大学学报(自然科学版), 2017,35(3): 22-29.
[1] 王勋, 李廷会, 潘骁, 田宇. 基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(4): 68-73.
[2] 苏雷,李俊英. 国家重点生态功能区县域生态环境质量状况分级标准探讨[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(3): 196-202.
[3] 刘金龙, 郭岩, 余智华, 刘悦, 俞晓明, 程学旗. 基于词聚类的跨媒体突发事件检测方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(1): 23-31.
[4] 林越,刘廷章,陈一凡,金勇,梁立新. 基于AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(1): 25-33.
[5] 闫 妍,胡宝清,侯满福,史莎娜. 广西岩溶区县域石漠化治理模式适宜性评价[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2017, 35(4): 145-153.
[6] 胡郁葱, 陈杰, 邹小健, 陈枝伟. 基于两阶段聚类的电动自行车出行者选择研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2017, 35(3): 22-29.
[7] 唐祺玲,陈志林,周善义. 基于属级阶元的中国蚁科昆虫地理区划研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2017, 35(1): 82-91.
[8] 石亚冰, 黄予, 覃晓, 元昌安. 基于优化初始种子新策略的K-Means聚类算法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(4): 33-40.
[9] 曹永春, 邵亚斌, 田双亮, 蔡正琦. 一种基于免疫遗传算法的聚类方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(3): 59-64.
[10] 马静, 邹艳丽, 李福涛, 莫玉芳. 最大度受限LBA网络模型研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(4): 21-24.
[11] 郑磊, 朱正礼, 侯迎坤. 基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(4): 56-62.
[12] 沈泽豪, 叶中行. 期货公司客户风险管理的模糊聚类分析[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(3): 101-104.
[13] 徐丽, 丁世飞, 郭锋锋. 基于改进属性约简的粗核聚类算法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(3): 105-109.
[14] 沙贝贝, 谢丽聪. 一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(2): 151-155.
[15] 周鑫, 郝志峰, 蔡瑞初, 温雯. 带噪声的文本聚类及其在反垃圾邮件中的应用[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(2): 156-160.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!
版权所有 © 广西师范大学学报（自然科学版）编辑部
地址：广西桂林市三里店育才路15号　邮编：541004
电话：0773-5857325　E-mail: gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发