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申请/专利权人：国网山东省电力公司滨州供电公司

摘要：一种改进G‑means向量元的变压器绕组故障诊断方法，提高变压器故障诊断准确度。它包括以下步骤：1、采集变压器绕组振动信号，对实际测得的变压器绕组振动信号进行G‑means向量元分解VED，引入偏差系数γ，得到K个偏差向量函数IMγ；2、构造信号特征向量能量熵和均方根值；3、通过人工沙丁鱼群算法，优化选取G‑means算法初始向量元中心；4、运行人工沙丁鱼群算法优化后的G‑means算法,利用训练样本确定向量元中心；5、故障诊断；计算测试样本与不同向量元中心最小欧式距离，依据最小欧式距离原则实现故障识别。本发明通过改进后的沙丁鱼群算法避免G‑means算法陷入局部最优的情况，提高了向量元分类准确度和故障诊断准确度。

主权项：1.一种改进G-means向量元的变压器绕组故障诊断方法，其特征在于，它包括以下步骤：⑴、采集变压器绕组振动信号，对实际测得的变压器绕组振动信号进行G-means向量元分解VED，引入偏差系数γ，得到K个偏差向量函数IMγ；⑵、构造能量熵和均方根值引入VED能量熵的概念：变压器绕组振动信号的VED分解得到n个IEF分量，相应可计算出对应各自的能量值E1，E2,…,En，得到VED能量熵的定义： 式中：pi＝EiE为第i个向量函数IEFi的能量占总能量的比例；引入信号均方根值RMS，信号xt的均方根值xrms是平均功率的一种度量法，表达式为： ⑶、通过人工沙丁鱼群算法，优化选取G-means算法初始向量元中心；优化选取G-means算法初始向量元中心的方法为：Ⅰ、参数初始化和得到初始解初始化鱼群规模按3:1:1:1的比例分配内围鱼、侦查鱼、管理鱼、外围鱼的数量，初始化食物源位置、藻类量、侦查鱼最大行进次数Gtop和管理鱼最大规模Slimit；Ⅱ、评价每个藻类量的适应度，将每个食物源的最优藻类量Ai经处理后作为初始食物源的参数，其中Aaveri为各食物源最优藻类量Ai的平均值，σ为分配常数；Ⅲ、根据下式更新食物源位置xm,nt+1＝xm,nt+θ0×vm,nt+1,n＝1,2,...,d3 其中，Xm,nt为食物源位置函数，θ0为0.5–1.5的常量，Vm，nt为觅食函数，c1为单侦查鱼学习算子，r1为单管理鱼学习算子，c2为群侦查鱼学习算子，r2为群管理鱼学习算子，Nm，n为侦查鱼行进路线函数；Ⅳ、根据下式更新权重值 式中：wmax为权重系数最大值，wmin为权重系数最小值，t为当前迭代步数；Ⅴ、将处理后的每个藻类量的适应度值Xbest与Jbest、Hbest比较，若优于Jbest、Hbest则进行替代；然后比较当前所有的Jbest、Hbest，更新Hbest；Xbest为最佳适应度，Hbest为最优能量熵，Jbest为最优种群算子；VI、如果满足终止条件达到侦查鱼行进的最大次数，算法终止，输出此时外围鱼数量对应的初始向量元中心，否则返回步骤III；⑷、运行人工沙丁鱼群算法优化后的G-means算法,利用训练样本确定向量元中心；利用训练样本确定向量元中心的方法为：I、初始化：选取人工沙丁鱼群算法得出的样本数据作为初始向量元质心点X；II、类划分：将初始向量元质心点类比为不同的沙丁鱼群中心，根据侦查鱼的位置分布得到不同鱼群的外围鱼位置，根据不同鱼群的管理鱼逻辑判断结果得到各鱼群的内围鱼数量，根据内围鱼数量和外围鱼位置的不同将各向量元中心从最大权值开始将鱼群平均划分为d个等级，其中： 式中:Δt为已迭代次数；BHfoodt为食物位置向量；BHsardinet为侦查鱼位置向量；wmax为权重系数最大值、wmin为权重系数最小值；tout为预设最大迭代次数；Ⅲ、重新计算质心点：计算d个等级中各鱼群的位置中心作为各自鱼群的新质心点，再根据各自鱼群的加权值确定最终的全部鱼群的质心点: 式中，Xend为截止位置函数，Xi为各食物群位置函数，ωi为各食物群权重值；Ⅳ、重复以上步骤直至最终的质心点稳定，算法结束；⑸、故障诊断计算测试样本与不同向量元中心最小欧式距离，依据最小欧式距离原则实现故障识别。

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