YANJIUYUFENXI研究与分析：
基于加权模糊C均值聚类算法的变压器故障诊断
赵永雷，黄家栋，李配配
（华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003）
摘要：模期C均值聚类(FCM)算法具有将数据集合进行相等划分的趋势，每一个样本对数据集分类的影响相同。在变压器绝缘故障中，不同故障类型产生的主要特征气体及气体组分含量存在很大差异。因此，为了区别各类数据对故障划分的影响程度，可考虑对各类数据施加一个权。文中提出了一种加权模糊C均值聚类(WFCM)算
法，该算法可实现故障聚类。与FCM算法相比，WFCM算法明显提高了故障划分的正确性和鲁棒性。关键词：变压器；故障诊断；加权；模糊C均值聚类
中图分类号：TM41
文献标患码：A
文章编号：1673-7598(2011)09-0039-03
FaultDiagnosisonTransformerBasedonWeighted
Fuzzy C-means Clustering Algorithm ZHAO Yong-lei, HUANG Jia-dong, LI Pei-pei
(School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,
China)
oasea oaaaen aseaioaaseaaasraa classification of the data sets is the same, In the insulation fault of transformer, different types of fault produce different main characteristic gasses and the components.Therefore,in order to distinguish the influence degree of all kinds of data on fault partitioning ,this paper uses the weights to express the relative degree of the importance of various data in fault partitioning, and oae aedaen e edoroe ee r one an ea pea asad
proposed algorithm obviously improved the accuracy and robustness of the fault partitioning Key words: transformer; fault diagnosis; weighted; FCM
法，在泛函极值意义下，不断修正聚类中心的局部优
引言 o
由于电气设备故障原因和故障现象的复杂性、模糊性和不确定性，传统故障诊断方法所诊断的结果准确率并不高，传统诊断方法（IEC三比值法、改良三比值法等)属于单故障、渐发性故障的简单诊断技术。近年来，人们借助模糊理论叫、神经网络理论灰色系统理论等人工智能方法探索变压器故障诊断的方法，并取得了一定的成就。
在最为常用的三比值判断法则中，比值编码区间具有明确的边界，这种处理使得三比值法简单明了、便于推广，但同时也使得三比值法在比值区间的边界处易造成误判断，有些比值找不到对应规则的缺陷。变压器故障诊断在本质上属于模式识别范畴问题，FCM算法是基于模糊划分的思想，利用迭代方
化算法，国内一些学者利用该方法对变压器绝缘故障进行诊断效果不很理想。主要原因是FCM算法具有将数据集合进行相等划分的趋势，而在变压器绝缘故障中，不同故障类型产生的主要特征气体及气体组分含量存在很大差异，以油中溶解气体体积数为特征量构成的样本，典型程度不一样，应区别对待。因此，本文提出加权模糊C均值聚类算法实现权
值计算和优化，完成故障聚类与诊断。 1FCM算法
设X={1,2,"x)是待聚类分析的数据集，其中,=，")表示第j个样本的s个特征值，聚类中心矩阵为V=(01,2，,c为聚类类别数，=(a,a,，)表示第类的聚类中心，其模糊矩阵U={(u,li=1，
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