CN109406933A - 一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 - Google Patents
一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109406933A CN109406933A CN201811305324.0A CN201811305324A CN109406933A CN 109406933 A CN109406933 A CN 109406933A CN 201811305324 A CN201811305324 A CN 201811305324A CN 109406933 A CN109406933 A CN 109406933A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- insulation
- state
- return voltage
- transformer
- index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
- G01R31/62—Testing of transformers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/003—Environmental or reliability tests
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/211—Selection of the most significant subset of features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Housings And Mounting Of Transformers (AREA)
Abstract
本发明涉及一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,包括以下步骤:步骤S1:建立变压器的回复电压数据库;步骤S2:根据回复电压数据库,采用模糊C均值聚类进行绝缘等级的划分;步骤S3:根据回复电压数据库,基于标度扩展法计算评价指标的权重;步骤S4:根据步骤S2得到的绝缘等级的划分和步骤S3得到的评价指标的权重,基于改进理想解法诊断出待评估变压器的绝缘等级。本发明能够实现对电力变压器油纸绝缘状态的实现分级诊断,诊断结果与变压器实际情况相符,说明该分级诊断方法是准确性可靠的,具有良好的工程应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法。
背景技术
目前对于变压器油纸绝缘的状态评估大多采用提取一些变压器 运行中特征量(如油中溶解气体、绝缘油中酸值、含水量等),并运 用数学方法对绝缘状态进行综合评估。已有相关研究通过模糊综合评 估法、粗糙集和证据理论等方法对油纸绝缘状态的综合评估,但以上 的评估方法中,均只是对变压器油纸绝缘体状态进行定性评估,并未 提出对油纸绝缘状态的具体分级和分级诊断方法。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种电力变压器油纸绝缘状态 的分级诊断方法,基于不同绝缘状态的变压器回复电压测试数据,结 合一种改进的理想解法,提出对变压器绝缘状态的分级诊断方法。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,包括以下步骤:
步骤S1:建立变压器的回复电压数据库;
步骤S2:根据回复电压数据库,采用模糊C均值聚类进行绝缘等 级的划分;
步骤S3:根据回复电压数据库,基于标度扩展法计算评价指标的权 重;
步骤S4:根据步骤S2得到的绝缘等级的划分和步骤S3得到的评 价指标的权重,基于改进理想解法诊断出待评估变压器的绝缘等级。
进一步的,所述步骤S1具体为:
步骤S11:基于不同绝缘状态的油纸绝缘变压器的回复电压实测数 据,提取回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电区 间的平均值;
步骤S12:将回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在 充电区间的平均值,分别定义为建立回复电压原始数据 库。
进一步的,所述步骤S2具体为:根据步骤S1建立变压器的回复 电压数据库,采用通过模糊C均值聚类法,将数据库分为4组数据, 分别对应4个绝缘等级:Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级。
进一步的,所述步骤S3具体为:
步骤S31:根据步骤S1得到回复电压原始数据库,对3个评价指 标按照重要程度递减的方式进行排序为:
步骤S32:根据标度值含义比较两个相邻指标重要性得到标度值 ti,按照式(1)可获得判断矩阵A;
步骤S33:根据式(2)计算评价指标的权重α1,α2,α3。
进一步的,所述步骤S4具体为:
步骤S41:决策矩阵由根据步骤S2得到的4级状态指标的标准 值和待评价变压器的回复电压指标实际测量向量(p51,p52,p53)构 成,如式(3);
步骤S42:按公式(4)对决策矩阵P进行归一化处理,得到归 一化后决策矩阵X=[xij]。
步骤S43:利用由式(2)计算的指标权重αi(i=1,2,3)与归一化 后决策矩阵X相乘得到加权后的决策矩阵V=[vij]=[αixij]。
步骤S44:按公式(5)-(6)获取各指标正理想解S+与负理想解 S-,其中效益型指标为:tpeak;成本型指标为:urmax,sr。
步骤S45:根据式(7)分别计算出各标准状态和待评价对象的指 标向量与正理想解Sj +的垂直距离Di,根据距离Di所落的标准状态向 量距离区间,即诊断出待评价对象的绝缘状态等级。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
1、本发明提出的结合改进理想解法的变压器油纸绝缘状态综合 评估体系,通过实例验证能够实现对变压器的绝缘状态进行分级评估, 其评估结果可为不同的变压器制定检修策略提供参考,并为变压器剩 余寿命的评估提供一定依据。
2、本发明采用标度扩展法对评估指标的重要程度进行比较,计算 得到各评估指标的权重,使诊断结果更加客观。
3、本发明根据多台变压器回复电压法的测试数据,进行模糊聚类 分析,建立绝缘状态的分级标准向量表,为待评估油纸绝缘状态提供 可靠的参考依据。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步说明。
本发明提供一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,包括 以下步骤:
步骤S1:建立变压器的回复电压数据库;
步骤S11:基于不同绝缘状态的油纸绝缘变压器的回复电压实测 数据,提取回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电 区间的平均值;
步骤S12:将回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电区间的平均值,分别定义为建立回复电压原始数 据库。
步骤S2:根据回复电压数据库,采用模糊C均值聚类进行绝缘等 级的划分;根据步骤S1建立变压器的回复电压数据库,采用通过模糊 C均值聚类法,将数据库分为4组数据,分别对应4个绝缘等级:Ⅰ 级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级。
步骤S3:根据回复电压数据库,基于标度扩展法计算评价指标的 权重;
步骤S31:根据步骤S1得到回复电压原始数据库,对3个评价指 标按照重要程度递减的方式进行排序为:
步骤S32:根据表1标度值含义比较两个相邻指标重要性得到标 度值ti,按照式(1)可获得判断矩阵A;
表1各标度值的含义
步骤S33:根据式(2)计算评价指标的权重α1,α2, α3
步骤S4:根据步骤S2得到的绝缘等级的划分和步骤S3得到的评 价指标的权重,基于改进理想解法诊断出待评估变压器的绝缘等级。
步骤S41:决策矩阵由根据步骤S2得到的4级状态指标的标准 值和待评价变压器的回复电压指标实际测量向量(p51,p52,p53)构 成,如式(3);
步骤S42:按公式(4)对决策矩阵P进行归一化处理,得到归 一化后决策矩阵X=[xij]。
步骤S43:利用由式(2)计算的指标权重αi(i=1,2,3)与归一化 后决策矩阵X相乘得到加权后的决策矩阵V=[vij]=[αixij]。
步骤S44:按公式(5)-(6)获取各指标正理想解S+与负理想 解S-,其中效益型指标为:tpeak;成本型指标为:urmax,sr。
步骤S45:根据式(7)分别计算出各标准状态和待评价对象的 指标向量与正理想解Sj +的垂直距离Di,根据距离Di所落的标准状态 向量距离区间,即诊断出待评价对象的绝缘状态等级:
为了让一般技术人员更好的理解本发明的技术方案,以下结合附 图对本发明进行详细介绍。
实施例1:
根据步骤S1,选取30台不同老化程度的变压器的回复电压最大 值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电区间的平均值作为建立标准绝缘等级状态指标向量表的初始数据库。另选4台不同 变压器分别作为绝缘等级待诊断的对象,如表2所示,进行方法应用 举例:
表2待评估变压器测量信息与实际状况
根据步骤S2,通过模糊C均值聚类法,将数据库分为4组数据, 分别对应4个绝缘等级,如表3所示。
表3绝缘状态分级的标准向量表
根据步骤S3,基于标度扩展法计算不同评价指标的权重。根据 已有研究结论,获得判别矩阵A,根据式(2)可计算评价指标 的权重分别为[0.3306,0.2066,0.4628]。
根据步骤S4,根据步骤S2得到的绝缘等级的划分和步骤S3得 到的评价指标的权重,基于改进理想解法诊断出待评估变压器的绝缘 等级。首先,根据式(3)对表2、表3数据形成评估决策矩阵P;其 次,根据公式(4)对其进行归一化后,与步骤3计算的权重结果相乘得到对应加权决策矩阵V;最后根据公式(5)-(7),可分别计算 出不同绝缘状态等级与待评估对象与理想解的距离D i。根据计算结 果便可确定变压器的绝缘状态等级,不同绝缘状态等级标准D i计算 结果见表4,各变压器的绝缘等级诊断结果见表5所示。
表4标准状态等级Di计算结果
表5各待评估变压器的绝缘等级结果
根据表5的诊断结果分析:待诊断变压器中T1为已退役变压器, D1>0.0715,故绝缘等级为Ⅳ级(绝缘老化),符合实际情况;T3变 压器为新投运变压器,绝缘状态应为最佳,D3<0.0085,诊断结果为 Ⅰ级(绝缘良好),与实际情况相符,其余变压器诊断结果也均与实际情况相符。实例证明,本发明方法能够基本实现对变压器绝缘状态 的分级诊断。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所 做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (5)
1.一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:建立变压器的回复电压数据库;
步骤S2:根据回复电压数据库,采用模糊C均值聚类进行绝缘等级的划分;
步骤S3:根据回复电压数据库,基于标度扩展法计算评价指标的权重;
步骤S4:根据步骤S2得到的绝缘等级的划分和步骤S3得到的评价指标的权重,基于改进理想解法诊断出待评估变压器的绝缘等级。
2.根据权利要求1所述一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,其特征在于:所述步骤S1具体为:
步骤S11:基于不同绝缘状态的油纸绝缘变压器的回复电压实测数据,提取回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电区间的平均值;
步骤S12:将回复电压最大值urmax,峰值时间tpeak,初始斜率sr在充电区间的平均值,分别定义为建立回复电压原始数据库。
3.根据权利要求2所述的一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,其特征在于:所述步骤S2具体为:根据步骤S1建立变压器的回复电压数据库,采用通过模糊C均值聚类法,将数据库分为4组数据,分别对应4个绝缘等级:Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级。
4.根据权利要求3所述的一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,其特征在于:所述步骤S3具体为:
步骤S31:根据步骤S1得到回复电压原始数据库,对3个评价指标按照重要程度递减的方式进行排序为:
步骤S32:根据标度值含义比较两个相邻指标重要性得到标度值ti,按照式(1)可获得判断矩阵A;
步骤S33:根据式(2)计算评价指标的权重α1,(1)
α2,α3。
5.根据权利要求4所述的一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法,其特征在于:所述步骤S4具体为:
步骤S41:决策矩阵由根据步骤S2得到的4级状态指标的标准值和待评价变压器的回复电压指标实际测量向量(p51,p52,p53)构成,如式(3);
步骤S42:按公式(4)对决策矩阵P进行归一化处理,得到归一化后决策矩阵X=[xij]。
步骤S43:利用由式(2)计算的指标权重αi(i=1,2,3)与归一化后决策矩阵X相乘得到加权后的决策矩阵V=[vij]=[αixij]。
步骤S44:按公式(5)-(6)获取各指标正理想解S+与负理想解S-,其中效益型指标为:tpeak;成本型指标为:urmax,sr。
步骤S45:根据式(7)分别计算出各标准状态和待评价对象的指标向量与正理想解Sj +的垂直距离Di,根据距离Di所落的标准状态向量距离区间,即诊断出待评价对象的绝缘状态等级。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811305324.0A CN109406933A (zh) | 2018-11-05 | 2018-11-05 | 一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811305324.0A CN109406933A (zh) | 2018-11-05 | 2018-11-05 | 一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109406933A true CN109406933A (zh) | 2019-03-01 |
Family
ID=65471468
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811305324.0A Pending CN109406933A (zh) | 2018-11-05 | 2018-11-05 | 一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109406933A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110175760A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-27 | 福州大学 | 一种回复电压与去极化电流混合特征量的油纸绝缘状态诊断方法 |
CN110488164A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及系统 |
CN110596558A (zh) * | 2019-10-24 | 2019-12-20 | 福州大学 | 一种结合邻域粗糙集与证据理论的变压器油纸绝缘状态综合评估方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103353919A (zh) * | 2013-05-06 | 2013-10-16 | 东南大学 | 适于模糊不确定环境下卡车司机应急反应能力的评价方法 |
-
2018
- 2018-11-05 CN CN201811305324.0A patent/CN109406933A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103353919A (zh) * | 2013-05-06 | 2013-10-16 | 东南大学 | 适于模糊不确定环境下卡车司机应急反应能力的评价方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
刘长良 等: "基于改进TOPSIS法的火电机组运行可靠性评价", 《热力发电》 * |
屈吉鸿 等: "改进的逼近理想解在地下水资源承载力评价中的应用", 《水利学报》 * |
蔡金锭 等: "基于灰色聚类−集合赋权法的变压器油纸绝缘状态评估", 《高电压技术》 * |
陈金强: "牵引变压器绝缘RIMER故障诊断与TOPSIS状态预测研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110175760A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-27 | 福州大学 | 一种回复电压与去极化电流混合特征量的油纸绝缘状态诊断方法 |
CN110175760B (zh) * | 2019-05-14 | 2021-07-27 | 福州大学 | 一种回复电压与去极化电流混合特征量的油纸绝缘状态诊断方法 |
CN110488164A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及系统 |
CN110488164B (zh) * | 2019-08-22 | 2023-01-31 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及系统 |
CN110596558A (zh) * | 2019-10-24 | 2019-12-20 | 福州大学 | 一种结合邻域粗糙集与证据理论的变压器油纸绝缘状态综合评估方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109406933A (zh) | 一种电力变压器油纸绝缘状态的分级诊断方法 | |
CN107132310B (zh) | 基于高斯混合模型的变压器设备健康状态判别方法 | |
CN103617568B (zh) | 稳态电能质量预警机制中的异常数据判定阈值设定方法 | |
CN102981108B (zh) | 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 | |
CN103983757B (zh) | 基于混合Weibull分布的变压器绝缘热老化状态可靠性评估方法 | |
CN108537448B (zh) | 基于集对分析和证据理论的高铁接触网健康状态评估方法 | |
CN105512962A (zh) | 一种气体绝缘组合电器绝缘状态综合评估方法 | |
CN108492043A (zh) | 一种基于聚类算法的电力用户负荷测算方法 | |
CN105912857B (zh) | 一种配电设备状态监测传感器的选配方法 | |
CN109657966A (zh) | 基于模糊测度评价的输电线路风险复合评估方法 | |
CN105242155A (zh) | 一种基于熵权法和灰色关联分析的变压器故障诊断方法 | |
CN103699668A (zh) | 基于数据断面一致性的配电网电气设备组合状态评估方法 | |
CN108304931A (zh) | 一种变电设备状态检修故障诊断方法 | |
CN110059913A (zh) | 一种计及未来态的停电计划的量化评估方法 | |
CN113205260A (zh) | 一种基于数字孪生的电动汽车充电桩健康状态评估方法 | |
CN108957331A (zh) | 电池性能检测方法及电池性能检测系统 | |
CN113592359A (zh) | 电力变压器的健康度评价方法和装置 | |
CN109406898A (zh) | 一种融合多特征量综合评估油纸绝缘老化程度的方法 | |
CN111027881A (zh) | 基于改进灰色关联度的输电杆塔自然灾害损失评估方法 | |
CN111832955A (zh) | 一种基于可靠度与多元统计的接触网状态评价方法 | |
CN106680574B (zh) | 一种变电站设备过电压感知和数据处理方法 | |
CN105548467A (zh) | 一种杆塔涂漆表面腐蚀安全状态评价方法 | |
CN110346666A (zh) | 一种基于加权马氏距离判别的电网变压器状态分析方法 | |
CN110011416A (zh) | 一种变电设备在线监测装置可靠性评估方法及装置 | |
CN109034649A (zh) | 一种节能型输电网效益综合评估方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190301 |