CN109919394A - 电力变压器剩余寿命预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力变压器剩余寿命预测方法，包括如下步骤：S1：根据电力变压器的历史运行故障数据确定参数β、η、γ；S2：在变压器外部壳体设置多个监测点，并得到各个监测点在同一时刻的观测值θ为m×n矩阵；S3：通过观测值θ计算第k个监测点处于状态的概率分布；S4：计算完全可观测信息可靠度函数；S5：计算变压器部分可观测信息条件下可靠度函数；S6：计算电力变压器剩余寿命。该电力变压器剩余寿命预测方法为变压器检修及维护人员提前停机，视情维修提供参考方案，大大减小由于非人为停机所带来的大量经济损失。

Description

电力变压器剩余寿命预测方法

技术领域

本发明涉及电力变压器寿命预测领域，特别提供了一种电力变压器剩余寿命预测方法。

背景技术

大型电力变压器的运行与维护一直以来是电力系统运行过程中的关键问题，做到视情维修能将由于意外事故造成的停电的时间大大缩短，可以为整个电力系统的稳定及安全运行提供保障，然而，现有的电力变压器的寿命预测模型并不完善，现有寿命预测大多利用浅层神经网络如前馈型神经网络及ANN进行基于时间序列的参数预测，准确度并不高，在实际应用当中存在预测不准确及误差较大等情况。

因此，研制一种新型的电力变压器剩余寿命预测方法，为变压器维修工作者的视情维修提供时间参考，成为人们亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种电力变压器剩余寿命预测方法，以为变压器维修工作者的视情维修提供时间参考。

本发明提供了一种电力变压器剩余寿命预测方法，包括如下步骤：

S1：根据电力变压器的历史运行故障数据确定参数β、η、γ，其中，电力变压器的运行故障概率服从两参数的威布尔分布，β、η为两参数的威布尔分布系数，γ为对应退化状态的回归变量系数；

S2：在变压器外部壳体设置多个监测点，每个监测点均采集振动幅值、振动频率、变压器油温度、有载电流、高压分接电压信息，其中，各个监测点在同一时刻的观测值θ为m×n矩阵，其中，m表示监测点的个数，n表示每个监测点的监测量的个数；

S3：利用公式(1)通过观测值θ计算第k个监测点处于状态的概率分布

式(1)中，表示第k个监测点处于状态i的概率，i为1～N的正整数，表示变压器所处状态的序号，N表示变压器的关于剩余寿命的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率，其中，状态转移具有马尔可夫性，即下一时刻转移到某一状态S(t+1)的概率只依赖于变压器当前状态S(t)，状态转移概率矩阵是上三角矩阵，当j＜i时，p_ij＝0；当j＞i时，p_ij＝P(S(t+Δ)＝j|S(t)＝i,T>t+Δ)，q_iθ＝P(S(t+Δ)＝θ|S(t)＝i,T>t+Δ)，式中，Δ表示变压器定期检修时间间隔，T为通过历史数据获得的变压器发生故障时已经工作的时间；

S4：利用公式(2)计算完全可观测信息可靠度函数

式(2)中，R(k,i,t)表示第k个监测点在t时间后在状态i的完全可观测信息可靠度函数；h₀(t)表示为变压器寿命函数， 表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)表示变压器第k个监测点所处退化状态；Δ表示变压器定期检修时间间隔；R(k,i,Δ)表示检修时间间隔内完全可观测信息可靠度函数；

S5：利用公式(3)计算变压器部分可观测信息条件下可靠度函数

式(3)中，t表示运行时间；Δ表示变压器定期检修时间间隔；N表示变压器的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率；h₀(t)表示变压器寿命函数，表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)为变压器第k个监测点所处退化状态；R(k,i,t)表示完全可观测信息可靠度函数；

S6：利用公式(4)计算电力变压器剩余寿命

式(4)中，k表示第k个变压器监测点，Δ为变压器定期检修时间间隔，π^k为变压器状态空间的先验条件概率分布，为变压器部分可观测信息条件下可靠度函数。

本发明提供的电力变压器剩余寿命预测方法，利用历史数据可确定两参数的威布尔分布的系数，之后，利用采集的数据，可依次获得各监测点处状态概率、完全可观测信息可靠度函数、部分可观测信息条件下可靠度函数，最终可预测出变压器剩余寿命，为变压器检修及维护人员提前停机，视情维修提供参考方案，大大减小由于非人为停机所带来的大量经济损失。

具体实施方式

下面将结合具体的实施方案对本发明进行进一步的解释，但并不局限本发明。

本发明提供的电力变压器剩余寿命预测方法，包括如下步骤：

S1：根据电力变压器的历史运行故障数据确定参数β、η、γ，其中，电力变压器的运行故障概率服从两参数的威布尔分布，β、η为两参数的威布尔分布系数，γ为对应退化状态的回归变量系数；

S2：在变压器外部壳体设置多个监测点，每个监测点均采集振动幅值、振动频率、变压器油温度、有载电流、高压分接电压信息，其中，各个监测点在同一时刻的观测值θ为m×n矩阵，其中，m表示监测点的个数，n表示每个监测点的监测量的个数；

S3：利用公式(1)通过观测值θ计算第k个监测点处于状态的概率分布

式(1)中，表示第k个监测点处于状态i的概率，i为1～N的正整数，表示变压器所处状态的序号，N表示变压器的关于剩余寿命的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率，其中，状态转移具有马尔可夫性，即下一时刻转移到某一状态S(t+1)的概率只依赖于变压器当前状态S(t)，状态转移概率矩阵是上三角矩阵，当j＜i时，p_ij＝0；当j＞i时，p_ij＝P(S(t+Δ)＝j|S(t)＝i,T>t+Δ)，q_iθ＝P(S(t+Δ)＝θ|S(t)＝i,T>t+Δ)，式中，Δ表示变压器定期检修时间间隔，T为通过历史数据获得的变压器发生故障时已经工作的时间；

S4：利用公式(2)计算完全可观测信息可靠度函数

式(2)中，R(k,i,t)表示第k个监测点在t时间后在状态i的完全可观测信息可靠度函数；h₀(t)表示为变压器寿命函数， 表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)表示变压器第k个监测点所处退化状态；Δ表示变压器定期检修时间间隔；R(k,i,Δ)表示检修时间间隔内完全可观测信息可靠度函数；

S5：利用公式(3)计算变压器部分可观测信息条件下可靠度函数

式(3)中，t表示运行时间；Δ表示变压器定期检修时间间隔；N表示变压器的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率；h₀(t)表示变压器寿命函数，表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)为变压器第k个监测点所处退化状态；R(k,i,t)表示完全可观测信息可靠度函数；

S6：利用公式(4)计算电力变压器剩余寿命

式(4)中，k表示第k个变压器监测点，Δ为变压器定期检修时间间隔，π^k为变压器状态空间的先验条件概率分布，为变压器部分可观测信息条件下可靠度函数。

该电力变压器剩余寿命预测方法利用历史数据可以对电力变压器剩余寿命模型参数进行可靠确定，利用贝叶斯公式以及隐马尔可夫模型对剩余寿命进行概率估计，充分考虑变压器由完好状态到故障状态整个过程的后无效性，以及引起故障的主要参数，进一步精确预测剩余寿命，使得对电力变压器剩余寿命的预测更准确。

该电力变压器剩余寿命预测方法基于大型电力变压器历史运行及故障数据，考虑不同性能因素对变压器性能退化的影响建立剩余寿命预测模型，以描述在部分可观测数据条件下各参数与变压器系统退化状态之间的关系，从而得出故障时间及变压器剩余寿命的概率分布模型。

本发明的具体实施方式是按照递进的方式进行撰写的，着重强调各个实施方案的不同之处，其相似部分可以相互参见。

上面对本发明的实施方式做了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (1)

1.电力变压器剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：根据电力变压器的历史运行故障数据确定参数β、η、γ，其中，电力变压器的运行故障概率服从两参数的威布尔分布，β、η为两参数的威布尔分布系数，γ为对应退化状态的回归变量系数；

S2：在变压器外部壳体设置多个监测点，每个监测点均采集振动幅值、振动频率、变压器油温度、有载电流、高压分接电压信息，其中，各个监测点在同一时刻的观测值θ为m×n矩阵，其中，m表示监测点的个数，n表示每个监测点的监测量的个数；

S3：利用公式(1)通过观测值θ计算第k个监测点处于状态的概率分布

式(1)中，表示第k个监测点处于状态i的概率，i为1～N的正整数，表示变压器所处状态的序号，N表示变压器的关于剩余寿命的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率，其中，状态转移具有马尔可夫性，即下一时刻转移到某一状态S(t+1)的概率只依赖于变压器当前状态S(t)，状态转移概率矩阵是上三角矩阵，当j＜i时，p_ij＝0；当j＞i时，p_ij＝P(S(t+Δ)＝j|S(t)＝i,T>t+Δ)，q_iθ＝P(S(t+Δ)＝θ|S(t)＝i,T>t+Δ)，式中，Δ表示变压器定期检修时间间隔，T为通过历史数据获得的变压器发生故障时已经工作的时间；

S4：利用公式(2)计算完全可观测信息可靠度函数

式(2)中，R(k,i,t)表示第k个监测点在t时间后在状态i的完全可观测信息可靠度函数；h₀(t)表示为变压器寿命函数， 表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)表示变压器第k个监测点所处退化状态；Δ表示变压器定期检修时间间隔；R(k,i,Δ)表示检修时间间隔内完全可观测信息可靠度函数；

S5：利用公式(3)计算变压器部分可观测信息条件下可靠度函数

式(3)中，t表示运行时间；Δ表示变压器定期检修时间间隔；N表示变压器的状态总数；p_ij表示变压器在工作状态条件下，从状态i转移到状态j的概率；h₀(t)表示变压器寿命函数，表示状态退化函数，γ为对应退化状态的回归变量系数；在第k个监测点，c_k＝γZ_k，Z_k＝Z(kΔ)为变压器第k个监测点所处退化状态；R(k,i,t)表示完全可观测信息可靠度函数；

S6：利用公式(4)计算电力变压器剩余寿命

式(4)中，k表示第k个变压器监测点，Δ为变压器定期检修时间间隔，π^k为变压器状态空间的先验条件概率分布，为变压器部分可观测信息条件下可靠度函数。