技术应用 JISHUYINGYONG
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基于基因表达式编程的变压器故障诊断
王铮一，郑文杰
（萧山供电局，浙江萧山311200）
摘要：提出了1种基于基因表达式编程(CEP)分类算法的变压等故障诊新方法。该方法继承了遗传算法(GA) 的线性和遗传程序设计(GP)的普适性，从面达到了单编码解决复杂间恶的目的，具有良好的收敏性和鲁梯性。文中收集能反映各种故障西又不元余的300组DGA实测数据作为GEP分类器的训练样本和测试样本，并将测试结果与GA分类器、GP分类器进行对比分析。大量诊断实例表明，所提出的自适应多GEP分类方法适用于变压器故障诊断，其性能优于另外2种方法。
关键健调：变压器；故障诊断；基因表达式编程；DGA
中图分类号：TM411
文款标志码：A
文章编号：16737598(2012)03-0001-04
GEP-based Transformer Fault Diagnosis
WANG Zheng-yi, ZHENG Wen-jie
(Xiaoshan Power Supply Bureau, Xiaoshan 311200, China)
Abstract: A mecthod of transformer fault diagnosis based on selfadaptive Cene Expreasion Programming (GEP)classification algorithm is proposed, which inherits the linear character of genetic algorithm (GA)and the universal character of genetic programming (GP), so us to achieve the purpose of solving compiex problems with simple codes. This method has good convergence and robustness.We choose 300 groups of DCA measured data which includes a variety of failure and does not redundant as the training samples and test samples of the CEP classifier, and at the same time, we cnmpare the results with that of the GA classifier, and GP classifier. A large number of diagnostic examples show that the proposed selfadaptive elassification CEP is suitable for
transformer fault diagnosis, and its performance is bettcr than the other two methods Key words: transfomer; fault diagnosis; gene expression programming; DGA
的准确性依赖于样本的完备性，无法处理不完整样
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引言
随着人工智能技术的发展，一些人工智能理论
应用到变压器油色谱分析中，如灰色聚类(1-2和模糊诊断闽，基于模糊关系的动态聚类方法是利用油中溶解气体数据形成模糊等价矩阵后利用直接聚类法、编网法或最大树法获得聚类结果，但模糊聚类法对变压器故障训练样本数量和完整性要求很高，样本的选取会直接影响到故障诊断的准确率。人工神经网络法在变压器故障诊断中也应用广泛，文献[5-6]引人小波分析形成了小波网络，文献7]引人模糊数学形成了模糊神经网络，文献[8]提出了种基于改进微分进化（IDE）与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法，但神经网络隐藏节点层的感知器在系统中不能解释，诊断结果
万方数据
本。专家系统已在变压器故障诊断中得到应用，但是也存在不少缺陷，如知识获取的瓶颈问题、知识脆弱性、推理单调性等。电力变压器结构复杂，故障机理多样化，使得故障诊断的准确性还有待进一步提高。且由于影响变压器故障的气体参数有很多，各种气体参数之间存在高度的相关性，对故障诊断的速率和准确率造成不良的影响。
为了提高诊断速率和正确率，本文提出一种基于基因表达式编程（GeneExpresionProgramming GEP）的变压器故障诊断方法。用CEP算法对收集到的变压器油色谐数据样本进行智能训练，得到 GEP分类器，并最终建立变压器故障的GEP诊断模型。GEP分类方法能够根据与问题有关的终结点集(Terminals）和函数集（Functions），自动生成与训练数据相拟合的函数表达式，来实现复杂函数的自适