本发明涉及一种变压器在线监测与预警预测方法，尤其涉及一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法。
背景技术：
1、变压器是电网中最重要的设备之一，变压器一旦发生故障，严重影响电力系统的安全、稳定、可靠运行，因此对变压器实时监测，及时发现潜在故障，对保障电力系统稳定运行具有重要的意义。
2、目前常用变压器诊断方法包括短路阻抗法、频率响应分析法、局部放电检测法和油色谱分析法等，变甩器机械特性的劣化通常是长期和累积发生的，而在机械稳定性劣化初期，变压器电气性能保持良好，很难通过上述方法检测变压器潜在威胁。
3、铁芯和绕组是变压器的主要部件，磁致伸缩与漏磁引起的铁芯叠片振动，以及绕组的电流电动力是引起变压器机械振动的主要原因，当绕组发生变形或铁心出现松动等机械稳定性故障时，变压器会产生异常振动，若不及时发现会导致故障演变加重，最终变压器出现严重故障，引起变压器损毁，甚至大面积停电事故。振动信号可以灵敏反映变压器机械状态，可以通过在线实时采集变压器的振动信号和分析振动特征及趋势，实现变压器健康状态的在线监测，以及变压器异常故障的预警预测。
技术实现思路
1、发明目的：本发明目的是提供一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，适用于变压器健康状态的在线监测和异常诊断，同时适用于变压器健康状态的预警预测。
2、技术方案：本发明包括：基于振动特征识别变压器的直流偏磁；基于振动特征识别变压器的过负荷；基于振动特征识别变压器的铁心松动；基于振动特征识别变压器的绕组松动；基于振动特征识别变压器的干扰信号振动。
3、所述基于振动特征识别变压器的直流偏磁，包括：基于当前状态量的识别直流偏磁方法、基于历史变化量的识别直流偏磁方法、基于绕组电流联合识别直流偏磁方法。
4、所述基于振动特征识别变压器的直流偏磁具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
5、所述基于振动特征识别变压器的过负荷，包括：基于当前状态量的识别过负荷方法、包括基于历史变化量的识别过负荷方法、基于绕组电流联合识别过负荷方法。
6、所述基于振动特征识别变压器的过负荷具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
7、所述基于振动特征识别变压器的铁心松动，包括：基于当前状态量的识别铁心松动方法、基于历史变化量的识别铁心松动方法、基于绕组电流联合识别铁心松动方法。
8、所述基于振动特征识别变压器的铁心松动具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
9、所述基于振动特征识别变压器的绕组松动，包括：基于当前状态量的识别绕组松动方法、包括基于历史变化量的识别铁心松动方法、基于绕组电流联合识别铁心松动方法；具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
10、所述基于振动特征识别变压器的干扰信号振动，包括：基于当前状态量的识别干扰信号振动方法、包括基于历史变化量的识别干扰信号振动方法；具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
11、一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测装置，包括：基于振动特征识别变压器直流偏磁模块、基于振动特征识别变压器过负荷模块、基于振动特征识别变压器铁心松动模块、基于振动特征识别变压器绕组松动模块、基于振动特征识别变压器干扰信号振动模块和基于振动特征识别变压器内部故障的预警预测模块。
12、有益效果：本发明适用于变压器健康状态的在线监测和异常诊断，同时适用于变压器健康状态的预警预测；在严重故障发生前通过振动特征识别变压器当前运行状态及历史发展趋势可能导致的故障实现提前的预警预测，防范于未然，避免进一步演化成电网事故，提高了自动化水平，具有自动化水平高的特点；本发明采用当前数据、历史数据变化趋势、以及变压器绕组电流与振动关系等三种不同维度分别提取变压器的振动特征数据，当前方法适用于变电站的主变压器，同理，本方法同样适用于变电站的接地变压器、厂用变压器等，本方法演变而来的同类方法甚至适用于变电站的电抗器、gis(gas insulatedswitchgear，气体绝缘金属封闭开关设备)、gil(gas insulated metal enclosedtransmission line，气体绝缘金属封闭输电线路)、断路器等电网一次设备，具有适用对象广的特点。
1.一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，包括：基于振动特征识别变压器的直流偏磁；基于振动特征识别变压器的过负荷；基于振动特征识别变压器的铁心松动；基于振动特征识别变压器的绕组松动；基于振动特征识别变压器的干扰信号振动。
2.根据权利要求1所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的直流偏磁，包括：基于当前状态量的识别直流偏磁方法、基于历史变化量的识别直流偏磁方法、基于绕组电流联合识别直流偏磁方法。
3.根据权利要求2所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的直流偏磁具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
4.根据权利要求1所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的过负荷，包括：基于当前状态量的识别过负荷方法、包括基于历史变化量的识别过负荷方法、基于绕组电流联合识别过负荷方法。
5.根据权利要求4所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的过负荷具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
6.根据权利要求1所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的铁心松动，包括：基于当前状态量的识别铁心松动方法、基于历史变化量的识别铁心松动方法、基于绕组电流联合识别铁心松动方法。
7.根据权利要求6所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的铁心松动具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
8.根据权利要求1所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的绕组松动，包括：基于当前状态量的识别绕组松动方法、包括基于历史变化量的识别铁心松动方法、基于绕组电流联合识别铁心松动方法；具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
9.根据权利要求8所述的一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测方法，其特征在于，所述基于振动特征识别变压器的干扰信号振动，包括：基于当前状态量的识别干扰信号振动方法、包括基于历史变化量的识别干扰信号振动方法；具体包括：读取变压器当前振动数据，提取当前状态的振动信息特征；读取变压器历史振动数据，提取历史变化的振动信息特征；读取变压器电源侧、负荷侧的绕组电流，结合振动特征数据分析；逻辑判断执行完毕。
10.一种基于振动特征的变压器在线监测与预警预测装置，其特征在于，包括：基于振动特征识别变压器直流偏磁模块、基于振动特征识别变压器过负荷模块、基于振动特征识别变压器铁心松动模块、基于振动特征识别变压器绕组松动模块、基于振动特征识别变压器干扰信号振动模块和基于振动特征识别变压器内部故障的预警预测模块。
