CN107516015A

CN107516015A - 基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法

Info

Publication number: CN107516015A
Application number: CN201710758376.2A
Authority: CN
Inventors: 刘启胜; 刘静雯; 唐佳
Original assignee: Wuhan University WHU
Current assignee: Wuhan University WHU
Priority date: 2017-08-29
Filing date: 2017-08-29
Publication date: 2017-12-26

Abstract

本发明涉及基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，本发明将模糊变权的数学理论引入到了复合绝缘子的状态评估中，分类的选择了能够较全面准确反映绝缘子工作状态的参数，采用改进的层次分析法(IAHP)，处理专家组的意见。在常权的基础上，结合绝缘子的数据，确定各因素的变权。在采用指标进行状态评估前，把各指标进行归一化，对于定量的数据，按照相应的公式进行转化，对于定性的数据，则实现打分制，分数为0～1，选用半梯形与三角形相结合的分布函数确定隶属度，采用多级模糊综合评判的方法综合各个指标量对绝缘子状态的影响，本发明有机全面的结合了相关的状态参量，对运行中绝缘子的状态作出正确、积极的评价，具有实用价值。

Description

基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法

技术领域

本发明涉及复合绝缘子老化状态综合评估方法，尤其是涉及基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法。

背景技术

目前，复合绝缘子老化状态的评估方法主要有五种，分别是模糊推理法、专家系统法、人工神经网络、支持向量机和模糊综合评判。

模糊推理法就是运用一些严格的数学方法，对绝缘子状态评估中的一些模糊问题或模糊概念运用人类的思维进行表达和介绍，从而实现人工智能模仿；专家系统法，以知识推理系统为基础，通过获得大量的特定领域内的专家知识，对绝缘子状态进行推理解答；人工神经网络对人脑思维进行模拟，搭建绝缘子等值附盐密度的预测模型；支持向量机分类方法的实质是将样本空间通过非线性映射到特征空间，现已广泛应用于电力系统负荷预测、变压器状态评估、绝缘子闪络电压预测等方面；模糊综合评判考虑多种含有模糊性的因素影响下对绝缘子老化状态做出综合的评价。不同的评价方法都有各自的优点和不足。模糊推理法和专家系统法，主要是通过在一定的时间经验上建立规则，所以主观的成分要多一些。人工神经网络尽管具有自我学习能力，可以对样本进行学习，可以根据环境和样本的改变调整，人为因素要少一些。但是其样本的学习需要过程，故处理速度会慢一些，且需要提供大量的典型学习样本。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种变权理论和模糊层次分析法相结合的复合绝缘子老化状态评估方法，将模糊变权的数学理论引入到了复合绝缘子的状态评估中，通过模糊数学的运算能够对绝缘子的状态给出较准确和全面的评价结果，根据评估结果预测其使用寿命，以此为依据安排合理的检修及更换计划。这将为复合绝缘子的维护和更换提供理论依据，从而确保电力系统的安全运行。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，包括以下步骤：

步骤1，对绝缘子的老化指标进行整理分类，构建了两层的评估指标体系，确定各项目层的特征量，对各指标的评估结果根据实际需要建立评语集；

步骤2，选择半梯形与三角形相结合的分布函数作为隶属函数，将因素集中的因素就评语集所约定的评语等级确定其隶属度，构造模糊矩阵，对因素集中每个因素赋予不同的权重，构成权重集；

步骤3，上述步骤完成了两级评估指标体系的构建、指标数据的归一化处理、变权的确定、常权的求取、隶属函数、模糊算子、评语集的确定。接下来，按照模糊综合评估的评估方法对复合绝缘子老化状态进行模糊综合评估。首先由单因素模糊综合评估，得到最低一级评估指标的隶属度，构造最底层的模糊矩阵R，然后将该级的权重集与模糊矩阵R按照选定的模糊算子进行模糊运算，得到该级的模糊评判矩阵，再将该评判矩阵作为上一级的模糊矩阵进行上一层的模糊综合评判，得到最终的模糊评判矩阵。

在上述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，所述的步骤3中，模糊算子的确定具体为：综合评估矩阵B＝A&R中A为权重集，R为隶属度确定的模糊矩阵，&是广义模糊算子，B是将权重集和模糊矩阵按照模糊算子进行合成得到的综合矩阵。不同的算子选择有不同的意义，对同一个问题求解的结果也大不相同，该选择对评价结果的准确度影响比较重要。对于算子的选择应该按照实际的目的需求及期望达到的效果进行合理的选择，本发明采用加权平均型的综合评判模型，用M(+，·)表示，即

在上述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，所述步骤1中，综合评估结果是采用加权平均得到的，即

在上述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，步骤2中，确定各指标隶属度的具体方法为：本发明选择了半梯形与三角形相结合的分布函数作为隶属函数，对于定量的数据数值越大性能越优的评估指标，计算公式为x_i＝(C_i-C₀₁)/(C₀-C₀₁)，数值越小性能越优型的评估指标如工频干湿闪电压下降值，计算公式为x_i＝(C₀₁-C_i)/(C₀₁-C₀)，式中，x_i为指标i归一化后的值；C₀为该指标的最优值；C₀₁为该指标的注意值；C_i为指标i的实测值。对于定性的数据，采用专家打分的方法，评分范围为0-1，分值越小表示该指标的性能越差，分值越大表示指标性能越优。定性指标的模糊分界值统一规定为x₁＝0.2,x₂＝0.4,x₃＝0.6,x₄＝0.8。

所述的步骤2中，常权重的确定是采用改进的层次分析法，方法如下：

步骤2.1、确定目标和评估因素集：评价目标是复合绝缘子的老化状态，评价因素集是权利要求1中所构建的两层评估体系；

步骤2.2、构造判断矩阵：以A表示目标，g_i表示评价因素，g_i∈G(i＝1,2,3,...,n)；g_ij表示g_i对g_j的相对重要数值，(j＝1,2,3,...,n)，由此确定判断矩阵G；

步骤2.3、构造拟优化传递矩阵W*：构造G的一个拟优化传递矩阵其中b_ij＝lgg_ij(对于任意的i，j)；

步骤2.4、由矩阵运算求出W*的最大特征值对应的特征向量，将其归一化即为该目标的常权重分配

因此，本发明具有如下优点：1.引入改进的层次分析法(IAHP)，通过多位专家打分，对专家组的意见进行处理，比一般的层次分析法更能客观全面的反映出各因素在绝缘子状态评估中所发挥的作用，以此确定各复合绝缘子的常权，以上的权重确定过程均可以用Matlab编程实现；2.本发明选择了既能考虑所有因素的影响，又能保留单个因素的全部信息的加权平均模型作为模糊算子；3.基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法能够对绝缘子的状态给出较准确和全面的评价结果。

附图说明

图1是本发明所采用的梯形与三角形相结合的分布函数图。

图2是本发明根据步骤2所得到的各指标层定量评估因素隶属度的模糊分界值。

图3是本发明改进层次分析法的计算流程图。

图4是本发明的一种工作流程图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

一、首先介绍本发明的方法原理，本发明包括以下步骤：

步骤1，定义复合绝缘子的老化状态表现包括五大类：表观状态、憎水性能、电气性能、机械性能和其他因素；以这五种因素作为项目层，选取外观检查、伞盘硬化、憎水性、增水迁移性、泄漏电流、工频干耐受、陡坡冲击、工频干湿闪、密封性能、机械耐受、机械破坏值、运行年限、温度和湿度这14个指标作为第二层指标层；指标层对应的14个指标即为特征量，对各指标的评估结果根据实际需要建立评语集，评语集是对评估对象整体状态的等级划分；评估等级划分不宜过多或过少，在复合绝缘子老化状态评估中，评语集表示为V＝{V1，V2，V3，V4}；其中，V1、V2、V3、V4分别表示绝缘子的状态为预警、一般、较好、良好；完成了两级评估指标体系的构建、评语集的确定，综合评估结果是采用加权平均得到的，即

步骤2，选择半梯形与三角形相结合的分布函数作为隶属函数，隶属函数定义为：设X是普通集合，有映射A：使当x∈X都有一个数μ_A(x)∈[0,1]，称为模糊集合简称为F集；A(x)称为x相对与F集A的隶属程度；μ_A(x)称为隶属函数；将14个特征量就评语集所约定的评估等级确定其隶属度，由于多指标评估系统中，各特征量的数量级和量纲不同，因此需要将数据做归一化处理；对于定量的数据数值越大性能越优的评估指标，计算公式为x_i＝(C_i-C₀₁)/(C₀-C₀₁)，数值越小性能越优型的评估指标如工频干湿闪电压下降值，计算公式为x_i＝(C₀₁-C_i)/(C₀₁-C₀)，式中，x_i为指标i归一化后的值；C₀为该指标的最优值；C₀₁为该指标的注意值；C_i为指标i的实测值；对于定性的数据，采用专家打分的方法，评分范围为0-1，分值越小表示该指标的性能越差，分值越大表示指标性能越优；定性指标的模糊分界值统一规定为x₁＝0.2,x₂＝0.4,x₃＝0.6,x₄＝0.8，由各指标对四种状态的隶属度函数从而得出模糊综合评判矩阵；对指标层中每个特征量采用改进层次分析法确定常权，在常权基础上上，依据变权公式对常权进行修正；变权公式为：式中，x_i是第i个评估因素的值，m是评估因素的个数；w_i为第i种因素的权重；为第i种因素的常权重；各个特征量的变权构成权重集；完成了隶属函数的确定、特征量数据的归一化处理、常权的求取、变权的确定；权重的确定是采用改进的层次分析法，方法如下：

步骤2.4、由矩阵运算求出W*的最大特征值对应的特征向量，将其归一化即为该目标的常权重分配。

步骤3，按照模糊综合评估的评估方法对复合绝缘子老化状态进行模糊综合评估；首先由单因素模糊综合评估，得到最低一级评估指标的隶属度，构造最底层的模糊矩阵R，然后将该级的权重集与模糊矩阵R按照选定的模糊算子进行模糊运算，得到该级的模糊评判矩阵，再将该评判矩阵作为上一级的模糊矩阵进行上一层的模糊综合评判，得到最终的模糊评判矩阵。模糊算子的确定具体为：综合评估矩阵B＝A&R中A为权重集，R为隶属度确定的模糊矩阵，&是广义模糊算子，B是将权重集和模糊矩阵按照模糊算子进行合成得到的综合矩阵；不同的算子选择有不同的意义，对同一个问题求解的结果也大不相同，该选择对评价结果的准确度影响比较重要；对于算子的选择应该按照实际的目的需求及期望达到的效果进行合理的选择，采用加权平均型的综合评判模型，用M(+，·)表示，即

二、以下是关于本发明的具体案例。

步骤1，通过试验得到绝缘子外观检查与伞盘硬化的实验结果。据实测得出定量的数据，对于定性的数据，依据相应的实验结果对其进行打分，打分范围为0～1，分数越高表示状态越好。获取各项目层变权的具体操作方法如下：

步骤1.1，首先需要对定量的数据进行归一化处理。归一化公式如下：对于越小越优型指标如运行年限，计算公式为

x_i＝(C₀₁-C_i)/(C₀₁-C₀)

对于越大越优型指标如温度，计算公式为

x_i＝(C_i-C₀₁)/(C₀-C₀₁)

定量的数据有泄露电流，工频干湿闪电压下降率，运行年限，温度和相对湿度。

步骤1.2，根据常权重数据，计算指标层的变权；式中：x_i为第i个评价因素的值，m为评价因素个数；w_i为第i种因素的权重；为第i种因素的常权重。

步骤2，由各指标对四种状态的隶属度函数从而得出模糊综合评判矩阵，采用变权进行一级模糊综合评判。首先，对数据进行评估。本文采用半梯形和三角形函数的隶属函数，根据上文得出的项目层中各指标的模糊分界值，可以分别得到各项目层的评判矩阵，由此求出相应的变权分配A，结合变权分配，B＝A&R，模糊算子&采用加权平均法，可得一级模糊综合评判集为

步骤3，对绝缘子状态进行整体评估，绝缘子项目层的权重分配为A＝[0.21730.2758 0.2346 0.1782 0.0941]，S＝A&B得S＝[0.4122 0.3586 0.2149 0.0153]。

步骤4，把注意、一般、较好、良好四种等级分别赋值为4、3、2、1，计算可得：

等级为注意等级，靠近3，可以认为该复合绝缘子的状态正由一般等级向注意等级发展，即复合绝缘子的某些状态量反映绝缘子存在异常状况，发生故障的可能性在增大，并有要注意的迹象。如果继续保持此值，需要对该绝缘子进行处理。这与实际情况是相符合的。对该例子若是进行常权处理，会发现，等级状态为一般，靠近3，可以认为该绝缘子的状态正由较好状态向一般状态进行发展，但是还没有到注意等级，运行中只需要加强对绝缘子状态变化的检测，而不是进行处理。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims

1.基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，定义复合绝缘子的老化状态表现包括五大类：表观状态、憎水性能、电气性能、机械性能和其他因素；以这五种因素作为项目层，选取外观检查、伞盘硬化、憎水性、增水迁移性、泄漏电流、工频干耐受、陡坡冲击、工频干湿闪、密封性能、机械耐受、机械破坏值、运行年限、温度和湿度这14个指标作为第二层指标层；指标层对应的14个指标即为特征量，对各指标的评估结果根据实际需要建立评语集，评语集是对评估对象整体状态的等级划分；评估等级划分不宜过多或过少，在复合绝缘子老化状态评估中，评语集表示为V＝{V1，V2，V3，V4}；其中，V1、V2、V3、V4分别表示绝缘子的状态为预警、一般、较好、良好；完成了两级评估指标体系的构建、评语集的确定；

步骤2，选择半梯形与三角形相结合的分布函数作为隶属函数，隶属函数定义为：设X是普通集合，有映射A：使当x∈X都有一个数μ_A(x)∈[0,1]，称为模糊集合简称为F集；A(x)称为x相对与F集A的隶属程度；μ_A(x)称为隶属函数；将14个特征量就评语集所约定的评估等级确定其隶属度，由于多指标评估系统中，各特征量的数量级和量纲不同，因此需要将数据做归一化处理；对于定量的数据数值越大性能越优的评估指标，计算公式为x_i＝(C_i-C₀₁)/(C₀-C₀₁)，数值越小性能越优型的评估指标如工频干湿闪电压下降值，计算公式为x_i＝(C₀₁-C_i)/(C₀₁-C₀)，式中，x_i为指标i归一化后的值；C₀为该指标的最优值；C₀₁为该指标的注意值；C_i为指标i的实测值；对于定性的数据，采用专家打分的方法，评分范围为0-1，分值越小表示该指标的性能越差，分值越大表示指标性能越优；定性指标的模糊分界值统一规定为x₁＝0.2,x₂＝0.4,x₃＝0.6,x₄＝0.8，由各指标对四种状态的隶属度函数从而得出模糊综合评判矩阵；对指标层中每个特征量采用改进层次分析法确定常权，在常权基础上上，依据变权公式对常权进行修正；变权公式为：式中，x_i是第i个评估因素的值，m是评估因素的个数；w_i为第i种因素的权重；为第i种因素的常权重；各个特征量的变权构成权重集；完成了隶属函数的确定、特征量数据的归一化处理、常权的求取、变权的确定；

步骤3，按照模糊综合评估的评估方法对复合绝缘子老化状态进行模糊综合评估；首先由单因素模糊综合评估，得到最低一级评估指标的隶属度，构造最底层的模糊矩阵R，然后将该级的权重集与模糊矩阵R按照选定的模糊算子进行模糊运算，得到该级的模糊评判矩阵，再将该评判矩阵作为上一级的模糊矩阵进行上一层的模糊综合评判，得到最终的模糊评判矩阵。

2.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，其特征在于，所述的步骤3中，模糊算子的确定具体为：综合评估矩阵B＝A&R中A为权重集，R为隶属度确定的模糊矩阵，&是广义模糊算子，B是将权重集和模糊矩阵按照模糊算子进行合成得到的综合矩阵；不同的算子选择有不同的意义，对同一个问题求解的结果也大不相同，该选择对评价结果的准确度影响比较重要；对于算子的选择应该按照实际的目的需求及期望达到的效果进行合理的选择，采用加权平均型的综合评判模型，用M(+，·)表示，即

3.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，其特征在于，所述步骤1中，综合评估结果是采用加权平均得到的，即

4.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法，其特征在于，所述的步骤2中，常权重的确定是采用改进的层次分析法，方法如下：