CN106295240A - 一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,本发明涉及基于模糊数学的电力变压器状态评估方法。本发明为了解决现有状态评估系统不能精确评估的问题。本发明步骤为:步骤一:对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理;步骤二:根据步骤一确定隶属函数;步骤三:根据步骤二得到电力变压器的故障类型;步骤四:对电力变压器的状态综合评估。本发明结合变电站的试验要求,对变压器的高压试验数据和油试验数据采用了模糊数学理论进行处理,确定部分试验数据的隶属函数,根据处理和分析结果给故障类型,对变压器状态进行综合评估。本发明应用于电力变压器状态评估领域。
Description
技术领域
本发明涉及基于模糊数学的电力变压器状态评估方法。
背景技术
电力变压器负担着电力传输、分配及电压转换等多种功能,是关键的电力设备部件之一,电力变压器为电力系统提供多种服务。变压器的运行状态是否良好直接影响电力网络的安全性和可靠性。
电力变压器状态评估是状态检修的基础,电力变压器的运行健康状态有效的评估是研究的热点。状态评估的关键是根据预防试验得到非破坏性量,建立合理的状态指数评价模型,来判断变压器的运行状态。尽管目前已经开展了状态评估技术研究,然而当前的评价方法则更多的集中在定性评价,没有更详细的分配优缺点,从而没有获得可靠和准确的状态评估系统,不利于对状态检修工作的实施。一个从工程实践的角度对变压器绝缘状态评估,该评估指标包括:油水分含量、油固体含量、油老化程度、局部放电级,机械强度和绝缘表面污秽度等,并总结了常见的变压器功能失效模型,但是没有给出状态指数定量和综合评价方法。
发明内容
本发明是为了解决现有状态评估系统不能精确评估的问题,而提出的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法。
一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法按以下步骤实现:
步骤一:对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理;
步骤二:根据步骤一确定隶属函数;
步骤三:根据步骤二得到电力变压器的故障类型;
步骤四:对电力变压器的状态综合评估。
发明效果:
本发明结合变电站的试验要求,对变压器的高压试验数据和油试验数据采用了模糊数学理论进行处理,确定部分试验数据的隶属函数,根据处理和分析结果给故障类型,对变压器状态进行综合评估。本发明获得了可靠和准确的状态评估系统,有利于对状态检修工作的实施。
附图说明
图1为本发明流程图;
具体实施方式
具体实施方式一:如图1所示,一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法包括以下步骤:
本发明通过分析来反映不同电压等级的油浸式电力变压器的各种测试项目,依据模糊数学对变压器本体和套管压力测试数据和本体的油测试数据进行预处理。根据处理和分析结果找出故障类型,对变压器状态进行综合评估。
步骤一:对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理;
步骤二:根据步骤一确定隶属函数;
步骤三:根据步骤二得到电力变压器的故障类型;
步骤四:对电力变压器的状态综合评估。
具体实施方式二:本实施方式与具体实施方式一不同的是:所述步骤一中对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理包括对电气试验数据的模糊化处理和以油中溶解气体为特征量的改进模糊综合处理。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三:本实施方式与具体实施方式一或二不同的是:所述电气试验数据的模糊化处理包括电力变压器高压测试数据模糊化和油套耐压的测试数据的模糊化,采用模糊数学方法对电力变压器的模糊现象和模糊语言及组合的定量分析。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四:本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是:所述步骤二中确定隶属函数的具体过程为:
步骤二一:对变压器的状态进行分类;将电力变压器组的运行状态划分正常状态、异常状态和严重状态三种状态;
步骤二二:确定电力变压器在运行状态的评价因素包括选择绝缘电阻、吸收比,极化指数、电容与介电损耗的绕组直流电阻不平衡率、H2、总烃、C2H2、介电损耗、套管绝缘电阻、变压器本体及附件;介电损耗和套管绝缘电阻和变压器各种运行状态的本体及附件为评价因素。
步骤二三:确定隶属函数:
电力变压器的试验数据域设定的警戒值比较:模糊集的隶属函数值范围是[0,1]之间任一个值。将状态量的值介于[0,1]。根据劣化程度的大小来确定的电力变压器状态恢复到正常水平的程度。
电力变压器实验数据的纵向比较:预警值是一个值或一个静态阈值,通过大量操作经验统计获取。在某种情况下,数量的设备状态可能没有达到注意值或者警戒值,也都是属于“合格”的设备,对类似条件下的运行和测试,没有警戒值或注意值需求的状态,也可以进行差异分析,如果分析相同的设备的状态设备存在重大差异,需要引起工作人员应注意,着重监测该设备运行情况。
电力变压器实验数据的横向比较:包括电流测试值,至少两个测试点,分别为a1、b1、cl(上次测试值)和a2、b2、c2(本次实验值),假设分析A阶段电流测试值的设备是正常的,可以按以下公式计算F值。如果超过30%,可以判定为异常。
对于变压器的每个状态变量进行模糊分布法处理定量数据,采用三角形分布函数,对应于不同级别的隶属函数;得出3个状态下的隶属度函数分别为:
正常状态下的隶属度函数:
异常状态下的隶属函数:
严重状态下的隶属函数:
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五:本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是:所述步骤三中根据步骤二得到电力变压器的故障类型的具体过程为:
油中溶解气体为特征量的改进模糊综合处理,其特征在于采用模糊故障诊断电力变压器,划分C2H2与C2H4比值,CH4和H2的比值,CH4和C2H2的比值为模糊集合的一个子集故障类别,根据两种气体溶解于变压器油中的方法,给定的比值之间与电力变压器故障类型的关系,设置不同的故障类型的成员函数,得出设备的故障类型。
采用变压器油中溶解气体的三比值法的进行编码0、1和2和C2H2与C2H4比值,CH4和H2的比值进行模糊化处理;设置比C2H2IC2H4=x1,属于零编码隶属度为u10,隶属于编码1的隶属度为u,属于隶属度为编码2的隶属度设为u12,CH4IH2=x2,隶属度U20与和编码0相对应,隶属度u2l与编码1对应,隶属度u22与编码2对应;令比值CH4/C2H2=x3,隶属度u30、u3l、u32分别于编码0、1、2编码相对应;
每一组气体的比值都有分别对0,1,2编码的共3个隶属度,u1和u2和u3表示为:
u1=max(u10,u11,u12)
u2=max(u20,u21,u22)
u3=max(u30,u31,u32)
根据编码根据故障类型相对应就知道变压器的故障类型。
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
具体实施方式六:本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是:所述步骤四中对电力变压器的状态综合评估的具体过程为:
对状态量的综合评估,需要获取相关信息数据,变压器厂家提供状态变量的原始数据主要,操作数据,修复数据和其他信息。
有关其他因素影响变压器安全稳定运行的应对措施实施。状态量的大小的影响着变压器的安全运行,由小到大,分为四个级别,分别对应的权重1,权重2、权重3和权重4,其系数是1、2、3、4。状态量由小到大,分为四个级别,分别是I,II,III和IV。对应于基本扣除分数是2、4、6和8,该分数可以根据情况调整。状态量应扣分分值由状态量和劣化的权重共同决定,其中状态量应该扣除分数等于状态量基本分的价值乘以权重系数。
对变压器的状态评估分为部件评价和综合评价两个部分,一个变压器的部件可分为:本体、无励磁分接开关、套管、冷却系统和非电量保护五部分,变压器组件评估单项状态变量的扣分和部件合计扣分情况,变压器的总体评价应综合组件的评价结果。当所有的部件正常,总体评价为正常状态,当任何部件状态处于异常状态或严重的情况下,整体的评价应该是其中一个严重的情况。
变压器状态评估只是数量高于特定扣分数来确定变压器的状态,在现场中,对于比较接近警戒值得变化,也有可能对故障状态报警。使用模糊处理测试数据,工作人员可以清楚地看到实验数据的变化趋势。为变压器油中溶解气体量为特征量,采用模糊数学三比值法对模糊故障诊断电力变压器的变压器故障类型。通过以上方法可以对电力变压器的状态进行有效合理的评估。
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
实施例一:
1、设计开发电力变压器的状态评估系统,根据模糊数学模型设计算法。
2、建立数据库,输入基本信息数据,设置状态检修参数,输入本体的油浸式电力变压器高压测试数据和套管压力测试数据。
3、整理各种测试数据,测试数据主要分有运行数据、高压实验数据和石油测试数据三种类型数据。使用不同的算法对数据进行分析处理。
4、根据需要对电力变压器状态量进行纵、横向比较分析。
5、对高压测试数据和变压器油测试数据进行模糊处理。
6、综合变压器系统的各种试验数据给出电力变压器状态评估报告,提供相应的建议和维护检修周期。
Claims (6)
1.一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述基于模糊数学的电力变压器状态评估方法包括以下步骤:
步骤一:对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理;
步骤二:根据步骤一确定隶属函数;
步骤三:根据步骤二得到电力变压器的故障类型;
步骤四:对电力变压器的状态综合评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述步骤一中对变压器本体、套管压力测试数据和变压器本体的油测试数据预处理包括对电气试验数据的模糊化处理和以油中溶解气体为特征量的改进模糊综合处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述电气试验数据的模糊化处理包括电力变压器高压测试数据模糊化和油套耐压的测试数据的模糊化,采用模糊数学方法对电力变压器的模糊现象和模糊语言及组合的定量分析。
4.根据权利要求3所述的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述步骤二中确定隶属函数的具体过程为:
步骤二一:对变压器的状态进行分类;将电力变压器组的运行状态划分正常状态、异常状态和严重状态三种状态;
步骤二二:确定电力变压器在运行状态的评价因素包括选择绝缘电阻、吸收比,极化指数、电容与介电损耗的绕组直流电阻不平衡率、H2、总烃、C2H2、介电损耗、套管绝缘电阻、变压器本体及附件;
步骤二三:确定隶属函数:
电力变压器的试验数据域设定的警戒值比较:模糊集的隶属函数值范围是[0,1]之间,将状态量的值介于[0,1]之间;根据劣化程度的大小确定电力变压器状态恢复到正常水平的程度;
电力变压器实验数据的纵向比较:设定预警值,设备状态没有达到注意值或者警戒值,也属于合格的设备,在没有警戒值或注意值需求的状态,也可以进行差异分析,若分析相同的设备的状态设备存在差异,则着重监测该设备运行情况;
电力变压器实验数据的横向比较:包括电流测试值,至少设置两个测试点,分别为a1、b1、cl和a2、b2、c2,假设分析A阶段电流测试值的设备为正常,则按以下公式计算F值;若超过30%,则判定为异常;
对于变压器的每个状态变量进行模糊分布法处理定量数据,采用三角形分布函数,对应于不同级别的隶属函数;得出3个状态下的隶属度函数分别为:
正常状态下的隶属度函数:
异常状态下的隶属函数:
严重状态下的隶属函数:
5.根据权利要求4所述的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述步骤三中根据步骤二得到电力变压器的故障类型的具体过程为:
油中溶解气体为特征量的改进模糊综合处理,采用模糊故障诊断电力变压器,划分C2H2与C2H4比值,CH4和H2的比值,CH4和C2H2的比值为模糊集合的一个子集故障类别,设置不同的故障类型的成员函数,得出设备的故障类型;
采用变压器油中溶解气体的三比值法的进行编码0、1和2和C2H2与C2H4比值,CH4和H2的比值进行模糊化处理;设置比C2H2IC2H4=x1,属于零编码隶属度为u10,隶属于编码1的隶属度为u,属于隶属度为编码2的隶属度设为u12,CH4IH2=x2,隶属度U20与和编码0相对应,隶属度u2l与编码1对应,隶属度u22与编码2对应;令比值CH4/C2H2=x3,隶属度u30、u3l、u32分别于编码0、1、2编码相对应;
每一组气体的比值都有分别对0,1,2编码的共3个隶属度,u1和u2和u3表示为:
u1=max(u10,u11,u12)
u2=max(u20,u21,u22)
u3=max(u30,u31,u32)
根据编码根据故障类型相对应就知道变压器的故障类型。
6.根据权利要求5所述的一种基于模糊数学的电力变压器状态评估方法,其特征在于,所述步骤四中对电力变压器的状态综合评估的具体过程为:
对变压器的状态评估分为部件评价和综合评价两个部分,一个变压器的部件可分为:本体、无励磁分接开关、套管、冷却系统和非电量保护五部分,变压器组件评估单项状态变量的扣分和部件合计扣分情况,变压器的总体评价综合组件的评价结果;当所有的部件正常,总体评价为正常状态,当任何部件状态处于异常状态或严重的情况下,整体的评价为其中一个严重的情况。
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