CN102981108B - 一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，1）选择特征量，并获取特征量值；2）采用相对劣化度的计算特征量进行归一化处理；3）确定各个特征量的权重值；4）得到变压器整体内绝缘的相对劣化度值；5）根据变压器整体内绝缘的相对劣化度值对变压器的老化程度进行判断。本发明将本同类型的信息融合在一起并从中提取出具有更多特征或更精确的有用信息的技术，对变压器内绝缘老化程度进行精确的判断。本发明可以增加信息利用率，提高融合信息的可信度和精确度，根据需要可以选取不同的特征量，以及对各个特征量赋予相应权重值，适用性强，判断准确度高。

Description

一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法

技术领域

本发明涉及一种变压器诊断方法，特别是一种变压器内绝缘老化的诊断方法。

背景技术

电力变压器是电力系统的重要设备，内部结构复杂，电场分布不均匀，随着电压等级提高，事故率成上升趋势。据统计，国内每年都有几次变压器的大事故发生，造成直接经济损失达上百万元。另外根据中国电力企业联合会电力可靠性管理中心发布的近几年全国电力可靠性统计分析结果来看，其故障率最大的部位是变压器的内绝缘，主要故障特点是变压器绝缘老化严重、运行环境恶劣、变压器制造质量有问题。作为电力系统的主要设备的变压器，其故障除给本身带来重大损失外，还对电力系统安全产生造成很大的影响。国内部分电力变压器已经或将要达到其设计寿命, 因此快速准确地对变压器老化状态进行诊断具有重要的现实意义。

目前电力变压器老化故障诊断的技术和方法，主要有人工神经网络、专家系统、优化技术、模糊集理论、Petri网络、粗糙集理论、模糊证据理论等。其不足在于：参考信息特征少，诊断可信度和精确度不足。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，它增加了信息利用率，显著提高了融合信息的可信度和精确度。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，具体步骤如下：

1）选择特征量，并获取特征量值；

2）根据指标参量的阈值，采用相对劣化度的计算方法将步骤1）中选择的各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度；

3）确定步骤1）中所述各个特征量的权重值；

4）步骤2）中得到的各特征量的劣化度分别乘以对应步骤3）中计算得到的对应权重值，再相加得到变压器整体内绝缘的相对劣化度值；

5）工作人员根据变压器整体内绝缘的相对劣化度值对变压器的老化程度进行判断。

进一步，步骤1）中所选择的特征量包括有糠醛含量、负载历史数据、油中气体含量、油品质因子和电气试验因子。

进一步，糠醛含量和油中气体含量为监测数据，油中气体含量所包括的气体有H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂、CO、CO₂和总烃。

进一步，油品质因子包括参数有油中水分含量、油酸值、油介质损耗、油界面张力和油介电强度。

进一步，电气试验因子包括参数有直阻不平衡系数、铁芯接地电流、吸收比、绕组介质损耗和套管介质损耗。

进一步，步骤2）中对各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度的具体公式为：

                

式中：指标参数记为，=1,2,…,n，相对劣化度记为，取值范围为[0,1]；为指标参数的正常值；为指标参数阈值， 为该指标状态参数实际值；反映参数变化对设备状态的影响。

进一步，步骤3）中计算各个特征量的权重值的方法为：

3-1）设有n个评估指标，决策专家组有m个专家组成，则构造的判断矩阵为：

；

3-2）计算的反对称矩阵

；

3-3）以σ _ij 表示构造的专家组判断矩阵的总体标准差

满足σ _ij 均小于1，则转入步骤3-4），反之则转入步骤3-1）；

3-4）计算反对称矩阵B ^(k)的平均阵B为

；

3-5）证明B的最优传递矩阵C为

；

3-6）解析最优传递矩阵C，得到这n个评估指标的权重值为

。

进一步，将步骤2）中所计算到的各个特征量的劣化度在计算机中进行存储，若有特征量大于预设值，则发出报警信息。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

本发明将本同类型的信息融合在一起并从中提取出具有更多特征或更精确的有用信息的技术，对变压器内绝缘老化程度进行精确的判断。本发明可以增加信息利用率，提高融合信息的可信度和精确度，根据需要可以选取不同的特征量，以及对各个特征量赋予相应权重值，适用性强，判断准确度高。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

本发明的附图说明如下。

图1为本发明的流程示意图；

图2为权重确定流程示意图；

图3为变压器内绝缘老化诊断指标体系图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，具体步骤如下：

1）选择特征量，并获取特征量值；选择的特征量是对变压器内绝缘老化有直接或间接影响的特征，针对不同的变压器或工作环境可以自行选择或改变。

2）根据指标参量的阈值，采用相对劣化度的计算方法将步骤1）中选择的各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度；处理后的特征量均由统一单位劣化度进行表述，以方便计算和减小误差，劣化度越高，则对变压器的老化影响越严重。

3）确定步骤1）中所述各个特征量的权重值；各个特征量对变压器老化程度判断的重要性各不相同，需要对各个特征量的权重值进行赋值。

4）步骤2）中得到的各特征量的劣化度分别乘以对应步骤3）中计算得到的对应权重值，再相加得到变压器整体内绝缘的相对劣化度值。

5）工作人员根据变压器整体内绝缘的相对劣化度值对变压器的老化程度进行判断。

步骤1）中所选择的特征量可以是糠醛含量、负载历史数据、油中气体含量、油品质因子和电气试验因子，也可以进行另行设定。

糠醛含量和油中气体含量为监测数据，油中气体含量所包括的气体有H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂、CO、CO₂和总烃。

油品质因子包括参数有油中水分含量、油酸值、油介质损耗、油界面张力和油介电强度。

电气试验因子包括参数有直阻不平衡系数、铁芯接地电流、吸收比、绕组介质损耗和套管介质损耗。

，步骤2）中对各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度的具体公式为：

                

式中：指标参数记为，=1,2,…,n，相对劣化度记为，取值范围为[0,1]；为指标参数的正常值；为指标参数阈值， 为该指标状态参数实际值；反映参数变化对设备状态的影响。

和值的确定参考Q/CSG 10007-2004《电力设备预防性试验规程》和GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》规定的标准；

步骤3）中计算各个特征量的权重值的方法为：

3-1）设有n个评估指标，决策专家组有m个专家组成，则构造的判断矩阵为：

；

3-2）计算的反对称矩阵

；

3-3）以σ _ij 表示构造的专家组判断矩阵的总体标准差

满足σ _ij 均小于1，则转入步骤3-4），反之则转入步骤3-1）；

3-4）计算反对称矩阵B ^(k)的平均阵B为

；

3-5）证明B的最优传递矩阵C为

；

3-6）解析最优传递矩阵C，得到这n个评估指标的权重值为

。

本发明利用最优传递矩阵的概念，采用改进的层次分析法IAHP，不需要进行一致性检验，从而避免了传统的AHP法调整判断矩阵的盲目性和主观性，在复杂系统权重确定方面具有很大的优势。对于电力变压器的多指标权重确定问题，通常由多数专家组成专家组来确定AHP的判断矩阵，专家组可以包括有5至20人。考虑到不同专家经验对同一指标的判断存在差异，采用基于多专家群组决策的改进AHP法来确定变压器各指标的权重。

将步骤2）中所计算到的各个特征量的劣化度在计算机中进行存储，若有特征量大于预设值，则发出报警信息。计算机的软件可以对所有特征量进行监督，并预设报警门阈值。工作人员也可以通过计算机查阅变压器制造参数、指标数据、历史数据、老化信息及检修记录。

实施例一：

以油品质因子间各指标，即油中水分含量、油酸值、油介质损耗、油界面张力、油介电强度的权重确定为例：设有5位专家得出的相对重要性判断矩阵为：

，  

，

用IAHP法确定因素的相对权重：由得到反对称阵：

同理可得，k＝2～5，由总体标准差均小于1判定专家组意见比较集中，于是可计算出反对称阵的平均阵，其中,i，j=1,…,5

  

矩阵B不一定具有一致性，采用IAHP法构造矩阵，其中，由前面的分析可知它是一致的，由此得最终的群组判断矩阵W*：

求其特征向量即各指标权重得

采用相同方法可以求得其他权重、、。

，，

实施例二：

现有一台型号SFPSZ1的变压器其铭牌表1：

表1铭牌资料

型号	SFPSZ1	出厂编号	09003.4
				电压	220KV	出厂日期	2009年
容量	120000KVA	制造厂	西安电炉变压器厂
				油种	25＃	投运日期	2009年9月

此变压器某次检修监测的各指标数据运行实际值如表2：

指标	实际值	相对劣化度
			糠醛含量	0.05μL/L	0.02
H2含量	40μL/L	0.27
			C2H6含量	2.5μL/L	0.03
CH4含量	7.7μL/L	0.06
			C2H4含量	10μL/L	0.06
C2H2含量	0.1μL/L	0.02
			CO含量	230.2μL/L	0.16
CO2含量	1200μL/L	0.09
			总烃产气率	1.7%	0.17
油水分含量	7.8μL/L	0.31
			油酸值	0.04mg KOH/g	0.4
油介质损耗（90℃）	0.37%	0.09
			油界面张力	40mN/m	0.07
油击穿电压	54kV	0.06
			绕组介质损耗	0.2%	0.25
铁芯接地电流	0.021A	0.21
			吸收比	1.68	0.03
直阻不平衡系数	0.2%	0.10
			套管介质损耗	0.2%	0.28

根据公式

               

计算得到的相对劣化度。

由历史负载数据得到的寿命损失率为3.6%，则由热点温度造成寿命损失的相对劣化度为0.03。根据权重分两层进行多特征信息融合得油中气体因子、油品质因子、电气实验因子的相对劣化度分别为0.12、0.19、0.18，变压器整体内绝缘的相对劣化度为0.11。说明变压器整体内绝缘老化并不严重，由计算机进一步分析可知油品质和电气试验因子老化较严重，需要进一步诊断。由诊断软件对指标层进行分析可知，油中水分、绕组介质损耗、套管介质损耗等几个参量老化较为严重，需要作进一步的诊断试验。在综合分析之后，诊断软件自动保存数据，得出诊断结论，给出相关检修参考意见并保存。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)选择特征量，并获取特征量值；

2)根据指标参量的阈值，采用相对劣化度的计算方法将步骤1)中选择的各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度；

3)确定步骤1)中所述各个特征量的权重值；

4)步骤2)中得到的各特征量的劣化度分别乘以对应步骤3)中计算得到的对应权重值，再相加得到变压器整体内绝缘的相对劣化度值；

5)工作人员根据变压器整体内绝缘的相对劣化度值对变压器的老化程度进行判断；

步骤1)中所选择的特征量包括有糠醛含量、负载历史数据、油中气体含量、油品质因子和电气试验因子；

步骤3)中计算各个特征量的权重值的方法为：

3-1)设有n个评估指标，决策专家组有m个专家组成，则构造的判断矩阵为：

$A^{\left(k\right)}={\left(a_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}\right)}_{n\×n};$

3-2)计算A^(k)的反对称矩阵

$B^{\left(k\right)}={\left(b_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}\right)}_{n\×n}=\lg A^{\left(k\right)};$

3-3)以σ_ij表示构造的专家组判断矩阵的总体标准差

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ij}}=\sqrt{\frac{1}{m-1}\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{(b_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}-\frac{1}{m}\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)})}^2}$

满足σ_ij均小于1，则转入步骤3-4)，反之则转入步骤3-1)；

3-4)计算反对称矩阵B^(k)的平均阵B为

$B={\left(b_{\mathrm{ij}}\right)}_{n\×n}={\left(\frac{1}{m}\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}\right)}_{n\×n};$

3-5)证明B的最优传递矩阵C为

$C={\left(c_{\mathrm{ij}}\right)}_{n\×n}={\left(\frac{1}{n}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(b_{\mathrm{il}}-b_{\mathrm{jl}})\right)}_{n\×n};$

3-6)解析最优传递矩阵C，得到这n个评估指标的权重值为

$w_j=1/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{c_{\mathrm{ij}}},j=\mathrm{1,2},...,n.$

2.如权利要求1所述的一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于：糠醛含量和油中气体含量为监测数据，油中气体含量所包括的气体有H₂、CH₄、C₂H₆、C₂H₄、C₂H₂、CO、CO₂和总烃。

3.如权利要求1所述的一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于：油品质因子包括参数有油中水分含量、油酸值、油介质损耗、油界面张力和油介电强度。

4.如权利要求1所述的一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于：电气试验因子包括参数有直阻不平衡系数、铁芯接地电流、吸收比、绕组介质损耗和套管介质损耗。

5.如权利要求1所述的一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于，步骤2)中对各个特征量进行归一化处理，得到各个特征量的劣化度的具体公式为：

$p_t=\left\{\begin{array}{cc}{\left(\frac{{\mathrm{\ω}}_t-{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thr}}-{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}}\right)}^{\mathrm{\β}}& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}\≤{\mathrm{\ω}}_t\≤{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thr}}\\ {\left(\frac{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}-{\mathrm{\ω}}_t}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}-{\mathrm{\ω}}_t}\right)}^{\mathrm{\β}}& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thr}}\≤{\mathrm{\ω}}_t\≤{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{inv}}\end{array}\right.$

式中：指标参数记为ω_t，t＝1,2,…,n，相对劣化度记为p_t，取值范围为[0,1]；ω_inv为指标参数的正常值；ω_thr为指标参数阈值，ω_m为该指标状态参数实际值；β反映参数变化对设备状态的影响。

6.如权利要求1所述的一种基于多特征信息融合技术的变压器内绝缘老化诊断方法，其特征在于：将步骤2)中所计算到的各个特征量的劣化度在计算机中进行存储，若有特征量大于预设值，则发出报警信息。