CN108037424A - 基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力电容器绝缘状态评估方法，首先测量电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数；然后对其进行模糊处理，得出电力电容器的评价结果。本发明基于模糊理论，利用多来源数据对电力电容器绝缘状态进行评估，使评估结果更加准确。
Description
技术领域
本发明属于电力系统检测、评估技术领域，涉及电力电容器绝缘状态的检测、评估，特别涉及一种基于理化参数、电气参数和油中气体组分参数等多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法与系统。
背景技术
电力电容器是电力系统中重要的一次设备，随着电力系统的发展，电力电容器的应用越来越广泛。在交流系统中，电力电容器主要用于无功补偿、并和电感串联兼具滤波的作用；在直流输电系统中，电力电容器是直流长滤波器的主要设备之一，用于滤除直流侧谐波；在电气设备中，电力电容器多用作脉冲电容器和储能电容器(或超级电容)，前者一般用于产生脉冲功率或冲击电压，后者一般用于储存电场能。因此，电力电容器的安全运行直接关系到电力系统的可靠性。然而近年来电力电容器由于绝缘老化引起的故障时有发生，严重影响了电力系统的正常运行的可靠性和稳定性。
电力电容器的故障中很大一部分是由于绝缘老化导致的。因此，准确检测电力电容器的绝缘老化状态对保障电力电容器安全稳定运行至关重要。目前，对电力电容器的绝缘状态评估方法仅针对某一特定的检测手段，如理化分析、电气参数检测等。这类检测方法往往数据来源单一，导致对电力电容器绝缘状态的评估不准确，且无法做到智能评估。
发明内容
本发明的目的旨在，针对现有技术中缺少准确评估电力电容器绝缘状态有效手段的技术现状，提供一种适基于理化参数、电气参数、油中其他组分参数等多数据来源的基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法与系统，从多种检测手段获取检测数据，同时该评估方法利用模糊理论，可实现对电力电容器绝缘状态的智能评估。
为了达到上述发明目的，本发明提供了一种基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，步骤如下：
(1)测量电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数；
(2)对测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数进行模糊处理，得出电力电容器的评价结果。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(1)中，理化参数包括电力电容器油中微水含量和电力电容器油酸值；所述电气参数包括电力电容器电容值、绝缘电阻和介损值；所述油中气体组分参数为电力电容器油中各特征气体组分含量，本发明中电力电容器油中特征气体包括氢气、乙烯、乙烷、甲烷和乙炔。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(2)是利用模糊理论的评价方法通过运行载体(一般是计算机)对步骤(1)测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数进行处理得到评价结果的，基于模糊理论的评价方法的输入量为测量得到的理化参数、电气参数和油中气体组分参数，输出量为电力电容器的评价结果。本发明中，步骤(2)包括以下分步骤：
(21)将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量；
(22)对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果包括，
依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵；
设定理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；
将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果；
(23)将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(21)目的是将实际测量量转化成模糊域的输入量，对于油中气体组分参数的转化，本发明是利用三比值法将测量得到的电力电容器的油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内与油中气体组分相关的输入量，实现方式为：将所含气体按照扩散系数和溶解度相近的原则组成三对，并按照配对后两者所占体积比按照三比值编码规则确定编码，三组编码值即构成模糊域内与油中气体组分参数相关的输入量。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(21)中，对于理化参数和电气参数的转化，是依据以下关系式，确定测量得到的电力电容器的理化参数中的微水含量和酸值以及电气参数中的电容值、绝缘电阻和介损值各测量量从实际域映射到模糊域得到模糊域内与理化参数和电气参数相关的输入量：
电容值，其中C′为电容量实测值，C0为电容器额定值；
绝缘电阻，其中x2为绝缘电阻的实测值，单位为MΩ；
介损值，其中x3为介损实测值，单位％；
酸值，其中x4为酸值含量实测值，单位为mgKOH/g；
微水含量，其中x5为实测的含水量，单位为mg/L。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(22)对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊领域内的评估结果。首先需要得到理化参数、电气参数和油中气体组分参数各个测量量的隶属度。对于油中气体组分参数，由于已经利用三比值法得到了油中气体组分相关的输入量(即油中气体组分编码值)，因此可以依据定义的油中气体组分不同编码组合与电力电容器绝缘状态之间的对应关系，确定与油中气体组分相关的输入量对应的油中气体组分的隶属度。可以依据以下关系式，确定与理化参数和电气参数相关的输入量对应的理化参数和电气参数各测量量的隶属度：
其中，f为步骤(21)得到的与理化参数和电气参数相关的输入量，U1、U2、U3、U4为定义的理化参数和电气参数与电力电容器绝缘状态之间的对应关系。
利用上述得到的理化参数、电气参数和油中气体组分参数各个测量量的隶属度，构建隶属度函数矩阵。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(22)中，理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重可以根据以往相关知识、经验以及存储的历史数据进行确定，再由确定的理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重构建权重向量。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(22)中，将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，得到一组结果，即模糊域内的评估结果。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，所述步骤(23)中，模糊域内的评估结果中的一个量对应实际域中的一种电力电容器绝缘状态，以模糊域中的评估结果中最大值对应的状态作为对电力电容器的最终评估结果。
本发明进一步提供了一种基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统，包括参数测试子系统和绝缘状态评估子系统：
所述参数测试子系统包括：用于测量电力电容器理化参数的微水含量测试仪和酸值测试仪、用于测量电力电容器电气参数的电桥测试仪和介损测试仪以及用于测量电力电容器油中气体组分参数的绝缘油气体组分分析仪；
所述绝缘状态评估子系统包括：
模糊化模块，将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量；
模糊推理模块，对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果包括：依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵；设定与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果；
反模糊化模块，将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果。
上述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统，还包括知识库模块，用于存储电力电容器绝缘状态与理化参数、电气参数和油中气体组分参数之间的相关数据，也可以存储与电力电容器相关知识和经验数据，同时通过本发明提供的基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法获得的评估结果也可以存储到知识库模块中，以为模糊化模块、模糊推理模块和反模糊化模块对应的数据处理过程提供依据。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明基于模糊理论，利用多来源数据对电力电容器绝缘状态进行评估，使评估结果更加准确。
2、本发明数据来源涉及理化参数、电气参数和油中气体组分参数，多来源数据对电力电容器绝缘状态的评估更加全面，特别是本发明首次将理化参数和油中气体组分参数考虑在内，作为评估电力电容器绝缘状态的参量，能够准确反映电容器内部老化情况，从而能够对电力电容器绝缘状态做出更加准确的评估。
附图说明
图1为基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法流程图。
图2为基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法中S2模糊处理步骤的流程图。
图3为基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统中参数测试子系统工作原理示意图。
图4为基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统中绝缘状态评估子系统工作原理示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步描述：
实施例1
如图1及图2所示，本实施例采用本发明提供的基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法对电力电容器绝缘状态进行评估，步骤如下：
S1测量电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数。
本实施例中，理化参数包括电力电容器油中微水含量和电力电容器油酸值，电气参数包括电力电容器电容值、绝缘电阻和介损值，油中气体组分参数为电力电容器油中各特征气体组分含量和总烃含量，特征气体包括氢气、乙烯、乙烷、甲烷和乙炔。
本实施例中，电力电容器油中气体组分测试结果如表1所示。
表1油中气体组分测试结果
本实施例中，电力电容器电容值、绝缘电阻、介损值、酸值和微水含量测试结果如表2所示。
表2电容值、绝缘电阻、介损值、酸值和微水含量测试结果
S2对测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数进行模糊处理，得出电力电容器的评价结果。
S21将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量。
利用三比值法将测量得到的电力电容器的油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内与油中气体组分相关的输入量。
由于本实施例中有五种特征气体，从其中选择两种扩散系数和溶解度相近的气体组成三对(C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6)，计算其气体含量比值，具体编码规则如表3所示。
表3三比值编码规则
根据表1中给出的油中气体组分测试结果，按照表3给出的编码规则，C2H2/C2H4编码取0、CH4/H2编码取2、C2H4/C2H6编码取2，即得到模糊域内与油中气体组分参数相关的输入量。
依据以下关系式，确定测量得到的电力电容器的理化参数中的微水含量和酸值以及电气参数中的电容值、绝缘电阻和介损值各测量量从实际域映射到模糊域得到模糊域内与理化参数和电气参数相关的输入量：
电容值，其中C′为电容量实测值，C0为电容器额定值；
绝缘电阻，其中x2为绝缘电阻的实测值，单位为MΩ；
介损值，其中x3为介损实测值，单位％；
酸值，其中x4为酸值含量实测值，单位为mgKOH/g；
微水含量，其中x5为实测的含水量，单位为mg/L。
根据表2中给出的电容值、绝缘电阻、介损值、酸值和微水含量测试结果，按照上述关系式，计算得到f1(x1)＝0.7(C0＝10μF)、f2(x2)＝0.6、f3(x3)＝0.625、f4(x4)＝0.37、f5(x5)＝0.52，即得到模糊域内与模糊域内与理化参数和电气参数相关的输入量。
S22对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果。
依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵。
依据定义的油中气体组分不同编码组合与电力电容器绝缘状态之间的对应关系(如表4所示)，确定与油中气体组分相关的输入量对应的油中气体组分的隶属度。
表4油中气体组分与评语对应的关系
前面已经得到油中气体组分相关的输入量：C2H2/C2H4编码取0、CH4/H2编码取2、C2H4/C2H6编码取2，根据表4，油中气体组分的隶属度为严重(0,0,1,0)。
依据以下关系式，确定与理化参数和电气参数相关的输入量对应的理化参数和电气参数各测量量的隶属度：
其中，f为步骤(21)得到的与理化参数和电气参数相关的输入量，U1、U2、U3、U4为定义的理化参数和电气参数与电力电容器绝缘状态之间的对应关系。
前面已经计算得到模糊域内与理化参数和电气参数相关的输入量：f1(x1)＝0.7(C0＝10μF)、f2(x2)＝0.6、f3(x3)＝0.625、f4(x4)＝0.37、f5(x5)＝0.52，将其带入上述U1、U2、U3、U4公式，得到理化参数和电气参数各测量量的隶属度，如表5所示。
表5理化参数和电气参数各测量量的隶属度分布函数
| 测量量 | 电容值 | 绝缘电阻 | 介损值 | 酸值 | 微水含量 |
| 正常 | 0.5 | 0 | 0.125 | 0 | 0 |
| 注意 | 0.5 | 1 | 0.875 | 0 | 0.6 |
| 异常 | 0 | 0 | 0 | 0.85 | 0.4 |
| 严重 | 0 | 0 | 0 | 0.15 | 0 |
将得到的各测量量的隶属度构建隶属度函数矩阵其中rij,(i＝1,2,...,mj＝1,2,...,n)代表第j种测量值对第i种结果的隶属度，m代表电力电容器有m种可能结果，n代表数据来自于n种测量量。本实施例中m＝4，n＝6，
设定与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；可以根据以往相关知识、经验以及存储的历史数据进行确定，再由确定的理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重构建权重向量A＝(a1,a2,…ak…,an)，ak代表第k个测量量的权重。本实施例中，油中气体组分权重为a1＝0.2，电容值权重为a2＝0.3，绝缘电阻权重为a3＝0.15，介损值权重为a4＝0.15，酸值权重为a5＝0.1，微水含量权重为a6＝0.1，从而得到A＝(0.2,0.3,0.15,0.15,0.1,0.1)。
将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果，即
本实施例中，
S23将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果。
BT＝(b1,b2,…bi…bm)T代表m种电力电容器评估结果，max(b1,b2,…bi…bm)中最大值对应的状态即为最终评估结果。
由于本实施例中m＝4，即BT＝(b1,b2,b3,b4)T，其中b1～b4分别代表“正常”、“注意”、“异常”、“严重”四种状态。从步骤S22的评估结果可以看出，b2最大，因此此电力电容器绝缘状态的评估结果为“注意”状态。
实施例2
本实施例提供了一种基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统，包括参数测试子系统和绝缘状态评估子系统。
参数测试子系统包括微水含量测试仪、酸值测试仪、电桥测试仪、介损测试仪和绝缘油气体组分分析仪。参数测试子系统的工作原理如图3所示，首先利用电桥测试仪测量电力电容器电容值和绝缘电阻值，再利用介损测试仪测试其介损值，然后取电力电容器内部部分电容器油作为油样，利用酸值测试仪和微水测试仪分别测试油样的酸值和微水含量；并利用油中气体组分分析仪测试油中气体组分含量。最终得到电力电容器的电气参数、理化参数和油中气体组分参数。
绝缘状态评估子系统包括模糊化模块、模糊推理模块、反模糊化模块和知识库模块。绝缘状态评估子系统的工作原理如图3所示，模糊化模块，将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量；模糊推理模块，对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果包括：依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵；设定与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果；反模糊化模块，将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果；知识库模块，用于存储电力电容器绝缘状态与理化参数、电气参数和油中气体组分参数之间的相关数据，也可以存储与电力电容器相关知识和经验数据，同时通过本发明提供的基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法获得的评估结果也可以存储到知识库模块中，以为模糊化模块、模糊推理模块和反模糊化模块对应的数据处理过程提供依据。
绝缘状态评估子系统模糊化模块、模糊推理模块、反模糊化模块和知识库模块由可以实现其功能的计算机运行完成。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于步骤如下：
(1)测量电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数；
(2)对测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数进行模糊处理，得出电力电容器的评价结果。
2.根据权利要求1所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于所述步骤(2)包括以下分步骤：
(21)将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量；
(22)对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果包括，
依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵；
设定理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；
将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果；
(23)将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果。
3.根据权利要求2所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于电力电容器油中特征气体包括氢气、乙烯、乙烷、甲烷和乙炔。
4.根据权利要求2或3所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于所述步骤(21)中，利用三比值法将测量得到的电力电容器的油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内与油中气体组分相关的输入量，实现方式为：将所含气体按照扩散系数和溶解度相近的原则组成三对，并按照配对后两者所占体积比按照三比值编码规则确定编码，三组编码值即构成模糊域内与油中气体组分相关的输入量。
5.根据权利要求4所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于所述步骤(22)中，依据定义的油中气体组分不同编码组合与电力电容器绝缘状态之间的对应关系，确定与油中气体组分参数相关的输入量对应的油中气体组分的隶属度。
6.根据权利要求2或3所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于所述步骤(21)中，依据以下关系式，确定测量得到的电力电容器的理化参数中的微水含量和酸值以及电气参数中的电容值、绝缘电阻和介损值各测量量从实际域映射到模糊域得到模糊域内与理化参数和电气参数相关的输入量：
电容值，其中C′为电容量实测值，C0为电容器额定值；
绝缘电阻，其中x2为绝缘电阻的实测值，单位为MΩ
介损值，其中x3为介损实测值，单位％；
酸值，其中x4为酸值含量实测值，单位为mgKOH/g；
微水含量，其中x5为实测的含水量，单位为mg/L。
7.根据权利要求6所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估方法，其特征在于所述步骤(22)中，依据以下关系式，确定与理化参数和电气参数相关的输入量对应的理化参数和电气参数各测量量的隶属度：
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其中，f为步骤(21)得到的与理化参数和电气参数相关的输入量，U1、U2、U3、U4为定义的理化参数和电气参数与电力电容器绝缘状态之间的对应关系。
8.一种基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统，其特征在于包括参数测试子系统和绝缘状态评估子系统：
所述参数测试子系统包括：用于测量电力电容器理化参数的微水含量测试仪和酸值测试仪、用于测量电力电容器电气参数的电桥测试仪和介损测试仪以及用于测量电力电容器油中气体组分参数的绝缘油气体组分分析仪；
所述绝缘状态评估子系统包括：
模糊化模块，将测量得到的电力电容器的理化参数、电气参数和油中气体组分参数从实际域映射到模糊域得到模糊域内的输入量；
模糊推理模块，对模糊域内的输入量进行推理和计算，得到模糊域内的评估结果包括：依据模糊域内的输入量得到与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的隶属度，并由得到的隶属度构建隶属度函数矩阵；设定与理化参数、电气参数和油中气体组分参数各测量量的权重，同时由得到的权重构建权重向量；将隶属度函数矩阵与权重向量相乘，即得到模糊域内的评估结果；
反模糊化模块，将模糊域内的评估结果从模糊域反映射到实际域，模糊域内的评估结果中最大值对应的状态即为最终评估结果。
9.根据权利要求8所述基于多数据来源的电力电容器绝缘状态评估系统，其特征在于所述绝缘状态评估子系统还包括知识库模块，用于存储电力电容器绝缘状态与理化参数、电气参数和油中气体组分参数之间的相关数据。
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