CN111126497B - 变压器固体绝缘材料老化状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，通过获取待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据，并建立了近红外光谱数据预处理、光谱数据聚类分析、绝缘材料聚合度预测及老化评估于一体的变压器固体绝缘材料老化状态评估体系，方便科研及现场工作人员对固体绝缘材料近红外光谱数据进行分析，进而为现场人员及时安排设备检修提供参考，为电力设备的安全稳定运行提供技术保障，老化评估速度快且精确度高。
Description
技术领域
本申请涉及绝缘材料老化状态评估技术领域，特别是涉及一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法。
背景技术
高电压、大容量电力变压器的绝缘结构主要是由绝缘纸等纤维材料以及矿物绝缘油两部分组成，其中绝缘油可以根据老化情况进行适时净化、再生或更换处理，而绝缘纸等固体绝缘材料一般无法直接更换。因此，固体绝缘材料的老化状态大大影响变压器的运行寿命，需要对油浸变压器的绝缘纸的老化状态进行检测。
传统的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，一般是通过测量固体绝缘材料的理化参数或电气参数来对固体绝缘材料的老化状态进行评估。
传统的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，存在一个很大的问题，即评估结果不准确。理化参数具体包括绝缘纸聚合度(DP)拉伸强度(TS)、油中溶解CO、CO2生成总量及其比值以及油中糠醛含量等。其中聚合度和拉伸强度能够准确反映固体绝缘材料的老化程度，但测量需要实时取样，实施困难较大，还可能会对绝缘纸造成损伤。而油中溶解气体CO、CO2和糠醛含量由于中途滤油、绝缘材料的使用差异等因素，测试结果不够准确可靠，只能作为老化状态评估的参考依据。而对于电气参数，通常认为油纸发生老化后只会直接导致其机械性能的下降，而电气性能不会发生太大的变化。
发明内容
基于此，有必要针对传统的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法存在评估结果不准确的问题，提供一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法。
本申请提供一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，包括：
选取待测的变压器固体绝缘材料，作为待测材料，并获取所述待测材料的近红外光谱数据；
对所述待测材料的近红外光谱数据进行预处理；
基于主成成分析法，对经预处理后的近红外光谱数据进行主成分分析，生成所述待测材料的聚类结果分布图；
获取本地存储的n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图，作为n个样本聚类结果分布图；n为正整数且n大于等于3；
对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析，判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种；
若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种，则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本，并将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型；
读取与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本的聚合度预测模型，将所述经预处理后的近红外光谱数据输入至该聚合度预测模型，获取该聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值；
基于变压器固体绝缘材料老化评估标准和所述待测材料的聚合度预测值，分析并得出所述待测材料的老化评估结果。
本申请涉及一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，通过获取待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据，并建立了近红外光谱数据预处理、光谱数据聚类分析、绝缘材料聚合度预测及老化评估于一体的变压器固体绝缘材料老化状态评估体系，方便科研及现场工作人员对固体绝缘材料近红外光谱数据进行分析，进而为现场人员及时安排设备检修提供参考，为电力设备的安全稳定运行提供技术保障，老化评估速度快且精确度高。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法的流程示意图；
图2为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法中的近红外光谱数据图；
图3为本申请一实施例提供的变压器固体绝缘材料类型确定方法中，将待测材料的聚类结果分布图和n个样本聚类结果分布图融合后生成的聚类结果分析图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法。
需要说明的是，本申请提供的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法不限制其应用领域与应用场景。可选地，本申请提供的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法应用于电力系统中的式电力变压器。
本申请提供的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法并不限制其执行主体。可选地，所述变压器固体绝缘材料老化状态评估方法的执行主体可以为一种变压器固体绝缘材料老化状态评估装置。可选地，所述变压器固体绝缘材料老化状态评估方法的执行主体可以为所述变压器固体绝缘材料老化状态评估装置中的一个或多个处理器。
如图1所示，在本申请的一实施例中，所述变压器固体绝缘材料老化状态评估方法包括如下步骤S100至步骤S800：
S100，选取待测的变压器固体绝缘材料，作为待测材料，并获取所述待测材料的近红外光谱数据。
具体地，所述变压器固体绝缘材料可以为绝缘纸或绝缘板，由未经漂白的硫酸盐纤维素制备而成。纤维素绝缘材料是一种天然有机化合物，其分子结构呈链状，是由葡萄糖单体聚合而成。通常将纤维素分子链包含单体的平均数称为聚合度(DP)。在热、电等老化因素的共同作用下，纤维素分子链各单体间链接发生断裂，导致绝缘纸或绝缘板的聚合度下降。因此，聚合度是表征油纸绝缘的老化程度的重要指标。较于传统化学粘度法在检测固体绝缘材料聚合度方面的应用，近红外光谱测定快速、操作简单、不破坏样品、少用或不用样品前处理、无污染、分析重现性好、成本低。
近红外光(Near Infrared)是指波长介于可见光区与中红外区之间的电磁波，其光谱区定义为780nm至2526nm的区域。在近红外光谱区，吸收带主要由低能电子跃迁、含氢化学键振动的泛频和组频所致，该光谱区可对待测材料中的物质进行定量分析。
本步骤中，可以通过近红外光谱仪对所述待测材料进行近红外光谱扫描，获取所述待测材料的近红外光谱数据。
S200，对所述待测材料的近红外光谱数据进行预处理。
具体地，所述预处理可以为多种形式。在近红外光谱仪对所述待测材料进行近红外光谱扫描的过程中，由于仪器误差和环境因素，会使得采集获得的近红外光谱数据存在一定的噪声数据。本步骤中对近红外光谱数据进行预处理的目的是为了去除近红外光谱数据中的噪声数据。
S300，基于主成成分析法，对经预处理后的近红外光谱数据进行主成分分析，生成所述待测材料的聚类结果分布图。
具体地，所述聚类结果分布图可以表征所述待测材料的主成成分。可选地，所述聚类结果分布图可以基于平面直角坐标系绘制，只展示所述待测材料的近红外光谱中变化信息最大的两个主成成分，记为第一主成成分和第二主成成分。所述聚类结果分布图的横坐标可以为第一主成成分的积分值。所述聚类结果分布图可以为第二主成成分的积分值。
在本步骤中，可以基于主成成分分析法，计算第一主成成分的积分值和第二主成成分的积分值，从而实现对所述待测材料的近红外光谱数据的主成分分析。
S400，获取本地存储的n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图，作为n个样本聚类结果分布图。n为正整数且n大于等于3。
可选地，n可以为3。所述变压器固体绝缘材料样本可以为58HC型绝缘纸样本，22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本。上述3种变压器固体绝缘材料样本为最具有代表性的绝缘纸。58HC型绝缘纸属于皱纹纸，常用于电力变压器引线绝缘绕包。22HCC型绝缘纸和BZZ-75型绝缘纸均常用于电力变压器的匝间及层间绝缘。22HCC型绝缘纸样本为热改性纸。通过设定这3种变压器固体绝缘材料样本，可以基本覆盖全部绝缘纸类型，具有代表性。
S500，对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析，判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。
具体地，可以对所述待测材料的聚类结果分布图进行分析，同时对n个样本聚类结果分布图逐一分析。通过上述分析的分析结果，可以判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种。例如，可以依据所述待测材料的聚类结果分布图，22HCC型绝缘纸样本的聚类结果分布图，58HC型绝缘纸样本的聚类结果分布图和BZZ-75型绝缘纸样本的聚类结果分布图，从而判断所述待测材料的材料类型是否为22HCC型绝缘纸样本，58HC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本中的一种。
S600，若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种，则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本，并将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型。
具体地，若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种，则在本步骤中，进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本，具体是哪一种。例如，如果确定所述待测材料为22HCC型绝缘纸样本，则进一步将22HCC型绝缘纸样本作为所述待测材料的材料类型。
S700，读取与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本的聚合度预测模型。进一步地，将所述经预处理后的近红外光谱数据输入至该聚合度预测模型，获取该聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值。
具体地，每一个变压器固体绝缘材料样本均预先的建立好各自对应的聚合度预测模型。所述聚合度预测模型可以依据待测材料的近红外光谱数据，输出所述待测材料的聚合度预测值。承接上述例子，若22HCC型绝缘纸样本为与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本，则读取22HCC型绝缘纸样本的聚合度预测模型，再将待测材料的近红外光谱数据输入所述22HCC型绝缘纸样本的聚合度预测模型，输出所述待测材料的聚合度预测值。
S800，基于变压器固体绝缘材料老化评估标准和所述待测材料的聚合度预测值，分析并得出所述待测材料的老化评估结果。
具体地，所述变压器固体绝缘材料老化评估标准可以预先设定。所述变压器固体绝缘材料老化标准可以包括多个聚合度预测值范围和每一个聚合度预测值范围对应的老化评估结果。依据所述待测材料的聚合度预测值，分析所述待测材料的聚合度预测值落在哪一个聚合度预测值范围，可以得出所述待测材料的老化评估结果。
本实施例中，通过获取待测的变压器油纸绝缘材料的近红外光谱数据，并建立了近红外光谱数据预处理、光谱数据聚类分析、绝缘材料聚合度预测及老化评估于一体的变压器固体绝缘材料老化状态评估体系，方便科研及现场工作人员对固体绝缘材料近红外光谱数据进行分析，进而为现场人员及时安排设备检修提供参考，为电力设备的安全稳定运行提供技术保障，老化评估速度快且精确度高。
在本申请的一实施例中，如图2所示，所述待测材料的近红外光谱数据为近红外光谱数据图。所述近红外光谱数据图的横坐标为波长，纵坐标为吸光度。所述步骤S200包括如下步骤：
S210，对所述待测材料的近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，以去除所述光谱曲线中的噪声数据，生成去噪后的近红外光谱数据图。将所述去噪后的近红外光谱数据图作为所述待测材料的近红外光谱数据，执行后续步骤S300。
具体地，所述待测材料的近红外光谱数据通过近红外光谱仪采集得到。可以后续基于所述近红外光谱数据，生成近红外光谱数据图。
可选地，所述近红外光谱仪可以为NIR-DP10A型近红外光谱仪，包括光谱检测器、近红外光源和数据采集终端。所述数据采集终端可以为笔记本电脑。所述近红外光谱仪对所述待测材料的表面进行扫描，以获取所述待测材料的近红外光谱数据。所述近红外光谱数据图可以基于平面直角坐标系绘制，其横坐标为波长，纵坐标为吸光度。平滑处理具体指，对所述原始近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理。平滑处理的方式可以为多种，例如计算光谱曲线中每一个数据点的均方差。本步骤的目的是为了去除因近红外光谱仪仪器引起和环境因素引起的噪声点。进行平滑处理后，经预处理后的的近红外光谱数据为包含一条平滑光谱曲线的近红外光谱数据图。
本实施例中，通过对近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，实现对所述待测材料的近红外光谱数据的去噪处理，提高数据的可用性。
在本申请一实施例中，当所述近红外光谱数据图包括一条光谱曲线时，所述步骤S210可以包括如下步骤：
S211，对所述近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，生成预处理后的近红外光谱数据图。
具体地，本实施例中，所述近红外光谱数据图包括一条光谱曲线。即，每一个横坐标对应唯一的一个纵坐标。可以理解，本实施例中，仅通过近红外光谱仪采集所述待测材料的一个位置的近红外光谱数据。生成所述近红外光谱数据。因此，本实施例中，只需要对该光谱曲线进行平滑处理即可。
本实施例中，在所述近红外光谱数据图仅包括一条光谱曲线时，通过对所述近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，实现了对光谱曲线中的数据点的去噪处理，提高数据的可用性。
在本申请一实施例中，当所述近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时，所述步骤210可以包括如下步骤S212至步骤S216：
S212，选定一个波长，获取每一条光谱曲线中该波长对应的吸光度，得到该波长对应的多个吸光度。
具体地，当所述近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时，每一个横坐标对应多个纵坐标。本实施例中，通过近红外光谱仪采集所述待测材料的多个位置的近红外光谱数据，因此会产生多条光谱曲线。可以理解，需要将多条光谱曲线整合为一条光谱曲线，将光谱数据进行简化，这样便于后续的数据处理与数据分析工作。首先，取每一条光谱曲线中同一波长对应的吸光度，得到同一波长对应的多个吸光度。例如，若所述近红外光谱数据图包括5条光谱曲线，则每一个横坐标(波长)对应5个纵坐标(吸光度)。
S213，计算所述多个吸光度的平均值，得到该波长对应的吸光度平均值。
具体地，本步骤是为了将多条光谱曲线整合成一条光谱曲线，整合后的一条光谱曲线可以代表多条光谱曲线的数据特征，可以达到简化数据的目的。例如，第一条光谱曲线中，1000波长对应的吸光度为0.27。第二条光谱曲线中，1000波长对应的吸光度为0.28，第三条光谱曲线中，1000波长对应的吸光度为0.29。则1000波长对应的吸光度平均值为0.27,0.28和0.29的平均值，即0.28。
S214，反复执行所述步骤S212至步骤S213，计算每一个波长对应的吸光度平均值，得到多个吸光度平均值。
S215，将多个吸光度的平均值连成一条直线，生成去噪后的近红外光谱数据图。
S216，对整合后的光谱曲线进行平滑处理，生成去噪后的近红外光谱数据图。
具体地，步骤S216的原理与步骤S211的原理相同，此处不再赘述。
本实施例中，在所述近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时，通过先对所述近红外光谱数据图中的多个光谱曲线整合为一条光谱曲线，再对整合后的光谱曲线进行平滑处理，不但实现了数据的简化过程，而且实现了对光谱曲线中的数据点的去噪处理，提高数据的可用性。
在本申请的一实施例中，所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点，所述样本聚类结果分布图包括所述变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点。
具体地，所述待测材料的聚类结果分布图，是基于所述待测材料的近红外光谱数据生成的，这一点在步骤S300已经作出过说明。所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点，该成分坐标点表征所述待测材料的主成成分的聚类结果。所述n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图可以预先生成，生成原理与所述待测材料的聚类结果分布图的生成原理相同。为了保证变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布图的准确性足够高，可以多次取样，多次进行主成成分分析，使得每一个样本聚类结果分布图包括多个成分坐标点。
本实施例中，通过设置每一个样本聚类结果分布图包括多个成分坐标点，使得每一种变压器固体绝缘材料样本的聚类结果分布形成一个分布范围，便于后续对待测材料的主成分进行聚类分析，分析结果更准确化。
在本申请的一实施例中，所述步骤S500包括如下步骤S511至步骤517：
S511，将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合，生成聚类结果分析图。
具体地，为了对待测材料的主成分进行聚类分析，判定所述待测材料的材料类型，本步骤中，将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合，便于比对所述待测材料的聚类结果分布图和n个样本聚类结果分布图，以确定所述待测材料的成分坐标点归属的分布范围。
S512，基于所述聚类结果分析图，获取每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点。
具体地，如图3所示，每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点，形成了一个覆盖区域。该覆盖区域的物理中心，即该覆盖区域的中心坐标点。可选地，计算一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点的方法是：通过计算多个成分坐标点的横坐标的平均值，得到该中心坐标点的横坐标。通过计算多个成分坐标点的纵坐标的平均值，得到该中心坐标点的纵坐标。
S513，选取一个变压器固体绝缘材料样本，计算所述待测材料的成分坐标点与该变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值，作为待测材料欧式距离值。
具体地，本步骤可以计算得到所述待测材料的成分坐标点与该变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值。
S514，获取该变压器固体绝缘材料样本对应的欧式距离边界值，判断所述待测材料欧式距离值是否小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值。
具体地，本步骤的目的是为了寻找该变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的一个边界值，即欧式距离边界值。欧式距离边界值可以在n个样本聚类结果分布图生成时，预先人为设定。不同的变压器固体绝缘材料样本，欧式距离边界值也不同。
S515，若所述待测材料欧式距离值小于或等于该变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值，则表明所述待测材料的主成分处于该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地，若所述待测材料欧式距离值大于该变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值，则确定所述待测材料的主成分偏离该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
举例说明，58HC型绝缘纸样本的欧式距离边界值为25，所述待测材料欧式距离值为21，则确定所述待测材料的主成分处于该变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S516，反复执行步骤S513至步骤S515，并判断所述待测材料的主成分是否处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地，举例说明，所述待测材料的成分坐标点与58HC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为11.1255(即待测材料欧式距离值)，58HC型绝缘纸样本的欧式距离边界值为18，11.1255小于18。所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与22HCC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为20.2157(即待测材料欧式距离值)，22HCC型绝缘纸样本的欧式距离边界值为21，20.2157小于21。所述待测材料的主成分处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与BZZ-75型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为21.821(即待测材料欧式距离值)，BZZ-75型绝缘纸样本的欧式距离边界值为21，21.821大于21。所述待测材料的主成分不处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
可见，所述待测材料与每一个变压器固体绝缘材料样本，均计算一个待测材料欧式距离值。每一个变压器固体绝缘材料样本还计算各自的欧式距离边界值。因此，比对时，需要逐一比对。
通过上述列举的例子可知，所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本和22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围，不处于BZZ-75型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。可以确定所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S517，若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则确定所述待测材料为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本中的一种。
具体地，若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则确定所述待测材料的材料类型归属于n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型。
本实施例中，通过计算待测材料的成分坐标点与变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值,作为待测材料欧式距离值，并将该待测材料欧式距离值与变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值进行比对，可以确定所述待测材料的主成分的归属，从而确定所述待测材料的材料类型的归属，计算过程简便，判断结果准确。
在本申请的一实施例中，所述步骤S600可以包括如下步骤S610至步骤S620：
S610，判断所述待测材料的主成分是否处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
具体地，通过步骤S100至步骤S500，若已经确定所述待测材料的材料类型为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种，则需要进一步确定所述待测材料的材料类型。首先通过执行本步骤，判断所述待测材料的主成分是否处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。
S620，若所述待测材料的主成分处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型，作为所述待测材料的材料类型。
举例说明，如果通过执行步骤S100至步骤S500后，确定所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围，不处于22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围，则直接确定所述待测材料的材料类型为58HC型绝缘纸。
本实施例中，通过在所述待测材料的主成分处于唯一一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围时，可以快速且准确的直接确定所述待测材料的材料类型。
在本申请的一实施例中，所述步骤S600还包括如下步骤：
S630，若所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则选取最小待测材料欧式距离值对应的变压器固体绝缘材料样本，将该变压器固体绝缘材料样本的材料类型，作为所述待测材料的材料类型。
具体地，承接上述列举的例子。
本实施例中，所述待测材料的成分坐标点与58HC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为11.1255(即待测材料欧式距离值)。58HC型绝缘纸样本的欧式距离边界值为18，11.1255小于18。所述待测材料的主成分处于58HC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
所述待测材料的成分坐标点与22HCC型绝缘纸样本的中心坐标点的欧式距离值为20.2157(即待测材料欧式距离值)。22HCC型绝缘纸样本的欧式距离边界值为21，20.2157小于21。所述待测材料的主成分处于22HCC型绝缘纸样本的主成分的覆盖范围。
此时，所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围。而11.1255小于20.2157，可以确定11.1255为最小待测材料欧式距离值。则确定所述待测材料的材料类型为58HC型绝缘纸。这是因为待测材料欧式距离值越小，可以认为所述待测材料的成分坐标点距离变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点越近，所述待测材料与该变压器固体绝缘材料样本的主成分越相似。
本实施例中，通过在所述待测材料的主成分处于多个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围时，可以通过选取最小待测材料欧式距离值对应的变压器固体绝缘材料样本，确定所述待测材料的材料类型，简单快速准确，科学合理。
下面阐述若所述待测材料的主成分不处于任何一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，后续执行的步骤。
在本申请的一实施例中，在所述步骤S516之后，所述步骤S500还包括如下步骤S518至步骤S519：
S518，若所述待测材料的主成分不处于任何一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则确定所述待测材料不为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本中的任何一种。
具体地，前述内容提及到，n个不同变压器固体绝缘材料样本选取的都是具有代表性的变压器固体绝缘材料。如果通过本步骤确定所述待测材料的材料类型不为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的任何一种，则表明上述n个不同变压器固体绝缘材料样本对应的聚合度预测模型均不可用。
S519，读取专属聚合度预测模型，将所述待测材料的近红外光谱数据输入至所述专属聚合度预测模型。进一步地，获取所述专属聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值，并执行后续步骤S800。
具体地，所述专属聚合度预测模型可以预先生成，存储于变压器固体绝缘材料老化状态评估装置的存储器。在本步骤中，提取所述专属聚合度预测模型，对所述待测材料的聚合度进行预测，生成所述待测材料的聚合度预测值。
本实施例中，通过读取专属聚合度预测模型，对所述待测材料的聚合度进行预测，全方面的满足了所述待测材料的聚合度预测值的预测需求，使得聚合度预测值更准确。
在本申请的一实施例中，所述专属聚合度预测模型基于所述n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本混合组成的混合变压器固体绝缘材料样本构建。
具体地，所述专属聚合度预测模型可以预先构建。例如，n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本包括58HC型绝缘纸样本，22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本时，所述专属聚合度预测模型可以依据58HC型绝缘纸样本，22HCC型绝缘纸样本和BZZ-75型绝缘纸样本三者以预设比例混合形成的混合变压器固体绝缘材料样本构建。可选地，三者的预设比例可以为1∶1∶1。
本实施例中，通过基于所述n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本混合组成的混合变压器固体绝缘材料样本，构建所述专属聚合度预测模型，使得所述专属聚合度预测模型的模型泛化能力得到明显提升，拓展了聚合度预测的应用范围和应用广度。
在本申请的一实施例中，在所述步骤S700之后，所述步骤S800之前，还包括如下步骤S910至步骤S930：
S910，获取该聚合度预测模型输出的本次聚合度预测的预测标准偏差。
具体地，每一个变压器固体绝缘材料样本的聚合度预测模型可以通过收集大量变压器固体绝缘材料样本，测定光谱并进行传统分析方法(例如粘度法)测定聚合度，再通过化学计量软件(例如Matlab)进行关联，形成聚合度预测模型。生成的聚合度预测模型可以对任何与该变压器固体绝缘材料样本匹配的待测材料，进行聚合度预测。但是聚合度预测模型并不是实地通过传统分析方法获得的聚合度实际数字，而是一个预测值。因此，聚合度预测值存在一定的预测偏差，即所述预测标准偏差。
本实施例中，在步骤S700执行完毕时，所述聚合度预测模型不但输出所述待测材料的聚合度预测值，还输出本次聚合度预测的预测标准偏差。后续需要对该预测标准偏差检验，判断是否满足准确度需求，满足准确度需求，方可执行后续步骤S800。
S920，判断所述预测标准偏差是否小于预测标准偏差阈值。
具体地，所述预测标准偏差可以通过多种方式计算，例如公式1。
其中，RMSE为所述预测标准偏差。y为所述待测材料的聚合度预测值。Y为与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本的聚合度数值(通过传统分析方法测定的实际聚合度数值)。
可见，所述预测标准偏差越小，预测结果越好，越接近实际值。
S930，若所述预测标准偏差小于或等于所述预测标准偏差阈值，则确定该聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值准确，继续执行后续步骤S800。
具体地，所述预测标准偏差阈值可以人为预先设定。若所述预测标准偏差小于或等于所述预测标准偏差阈值，则确定该聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值准确。
本实施例中，通过计算本次聚合度预测的预测标准偏差，并将该预测标准偏差与预测标准偏差阈值比对，可以实现对所述待测材料的聚合度预测值的预测准确程度进行校验，确保了最终老化评估结果的准确性与严谨性。
在本申请的一实施例中，在所述步骤S930之后，还包括如下步骤：
S940，若所述预测标准偏差大于所述预测标准偏差阈值，则确定该聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值不准确，返回所述步骤S100，重新获取所述待测材料的近红外光谱数据。
具体地，若所述预测标准偏差大于所述预测标准偏差阈值，则可能是聚合度预测模型构建的不够准确，也可能是采集的近红外光谱数据。总之，需要返回步骤S100，重新执行初始步骤。
本实施例可以实现对所述待测材料的聚合度预测值的预测准确程度进行校验，确保了最终老化评估结果的准确性与严谨性。
在本申请的一实施例中，所述变压器固体绝缘材料老化评估标准包括第一聚合度数值范围、第二聚合度数值范围、第三聚合度数值范围和第四聚合度数值范围。
所述第一聚合度数值范围为聚合度数值大于500的数值范围。所述第二聚合度数值范围为聚合度数值大于250且聚合度数值小于或等于500的数值范围。所述第三聚合度数值范围为聚合度数值大于或等于150且聚合度数值小于或等于250的数值范围。所述第四聚合度数值范围为聚合度数值小于150的数值范围。
具体地，第一聚合度数值范围、第二聚合度数值范围、第三聚合度数值范围和第四聚合度数值范围可以不限于上述提及的数值范围。
本实施例中，通过设置第一聚合度数值范围、第二聚合度数值范围、第三聚合度数值范围和第四聚合度数值范围，可以对变压器固体绝缘材料老化状态进行阶段划分，便于对待测材料进行老化评估。
在本申请的一实施例中，所述步骤S800包括如下步骤S810至步骤S850：
S810，判断所述待测材料的聚合度预测值处于所述第一聚合度数值范围、所述第二聚合度数值范围、所述第三聚合度数值范围和所述第四聚合度数值范围中的哪一个数值范围。
S820，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第一聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于无老化状态的老化评估结果。
S830，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第二聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于轻微老化状态的老化评估结果。
S840，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第三聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于中度老化状态的老化评估结果。
S850，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第三聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于重度老化状态的老化评估结果。
具体地，当所述待测材料处于无老化状态和轻微老化状态时，变压器均可正常运行。当所述待测材料处于中度老化状态时，需要对变压器进行检修，根据老化情况作出是否继续投入使用的决定。当所述待测材料处于重度老化状态时，立即将变压器退出运行，此时待测材料完全失去机械强度。
本实施例中，通过判断所述待测材料的聚合度预测值处于所述第一聚合度数值范围、所述第二聚合度数值范围、所述第三聚合度数值范围和所述第四聚合度数值范围中的哪一个数值范围，可以准确无误的对待测材料的老化状态进行合理评估。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，包括：
S100，选取待测的变压器固体绝缘材料，作为待测材料，并获取所述待测材料的近红外光谱数据；
S200，对所述待测材料的近红外光谱数据进行预处理；
S300，基于主成分分析法，对经预处理后的近红外光谱数据进行主成分分析，生成所述待测材料的聚类结果分布图；
S400，获取本地存储的n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本各自对应的聚类结果分布图，作为n个样本聚类结果分布图；n为正整数且n大于等于3；
S500，对所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图进行分析，判断所述待测材料的材料类型是否为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种；
S600，若所述待测材料为n个不同变压器固体绝缘材料样本的材料类型中的一种，则进一步确定与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本，并将所述变压器固体绝缘材料样本的材料类型作为所述待测材料的材料类型；
S700，读取与所述待测材料匹配的变压器固体绝缘材料样本的聚合度预测模型，将所述经预处理后的近红外光谱数据输入至所述聚合度预测模型，获取所述聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值；
S800，基于变压器固体绝缘材料老化评估标准和所述待测材料的聚合度预测值，分析并得出所述待测材料的老化评估结果；
当所述近红外光谱数据图包括一条光谱曲线时，所述S200包括：
S211，对所述近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，生成预处理后的近红外光谱数据图；
当所述近红外光谱数据图包括多条光谱曲线时，所述S200包括：
S212，选定一个波长，获取每一条光谱曲线中所述波长对应的吸光度，得到所述波长对应的多个吸光度；
S213，计算所述多个吸光度的平均值，得到所述波长对应的吸光度平均值；
S214，反复执行所述S212至S213，计算每一个波长对应的吸光度平均值，得到多个所述吸光度平均值；
S215，将多个所述吸光度的平均值连成一条直线，生成整合后的近红外光谱数据图；
S216，对整合后的光谱曲线进行平滑处理，生成去噪后的近红外光谱数据图。
2.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述待测材料的近红外光谱数据为近红外光谱数据图，所述近红外光谱数据图的横坐标为波长，纵坐标为吸光度，所述S200包括：
S210，对所述待测材料的近红外光谱数据图中的光谱曲线进行平滑处理，以去除所述光谱曲线中的噪声数据，生成去噪后的近红外光谱数据图，将所述去噪后的近红外光谱数据图作为所述待测材料的近红外光谱数据，执行后续S300。
3.根据权利要求2所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述待测材料的聚类结果分布图包括所述待测材料的一个成分坐标点，所述样本聚类结果分布图包括所述变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点。
4.根据权利要求3所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述S500包括：
S511，将所述待测材料的聚类结果分布图和所述n个样本聚类结果分布图融合，生成聚类结果分析图；
S512，基于所述聚类结果分析图，获取每一个变压器固体绝缘材料样本的多个成分坐标点所覆盖区域的中心坐标点；
S513，选取一个变压器固体绝缘材料样本，计算所述待测材料的成分坐标点与所述变压器固体绝缘材料样本的中心坐标点的欧式距离值，作为待测材料欧式距离值；
S514，获取所述变压器固体绝缘材料样本对应的欧式距离边界值，判断所述待测材料欧式距离值是否小于或等于所述变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值；
S515，若所述待测材料欧式距离值小于或等于所述变压器固体绝缘材料样本的欧式距离边界值，则表明所述待测材料的主成分处于所述变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围；
S516，反复执行S513至S515，并判断所述待测材料的主成分是否处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围；
S517，若所述待测材料的主成分处于至少一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则确定所述待测材料为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本中的一种。
5.根据权利要求4所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，在所述S516之后，所述S500还包括：
S518，若所述待测材料的主成分不处于任何一个变压器固体绝缘材料样本的主成分的覆盖范围，则确定所述待测材料不为n个不同类型的变压器固体绝缘材料样本中的任何一种；
S519，读取专属聚合度预测模型，将所述待测材料的近红外光谱数据输入至所述专属聚合度预测模型，获取所述专属聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值，并执行后续S800。
6.根据权利要求5所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述专属聚合度预测模型基于所述n个不同材料类型的变压器固体绝缘材料样本混合组成的混合变压器固体绝缘材料样本构建。
7.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，在所述S700之后，所述S800之前，还包括：
S910，获取所述聚合度预测模型输出的本次聚合度预测的预测标准偏差；
S920，判断所述预测标准偏差是否小于预测标准偏差阈值；
S930，若所述预测标准偏差小于或等于所述预测标准偏差阈值，则确定所述聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值准确，继续执行后续S800。
8.根据权利要求7所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，在所述S930之后，还包括：
S940，若所述预测标准偏差大于所述预测标准偏差阈值，则确定所述聚合度预测模型输出的所述待测材料的聚合度预测值不准确，返回所述S100，重新获取所述待测材料的近红外光谱数据。
9.根据权利要求1所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述变压器固体绝缘材料老化评估标准包括第一聚合度数值范围、第二聚合度数值范围、第三聚合度数值范围和第四聚合度数值范围；
所述第一聚合度数值范围为聚合度数值大于500的数值范围，所述第二聚合度数值范围为聚合度数值大于250且聚合度数值小于或等于500的数值范围，所述第三聚合度数值范围为聚合度数值大于或等于150且聚合度数值小于或等于250的数值范围，所述第四聚合度数值范围为聚合度数值小于150的数值范围。
10.根据权利要求9所述的变压器固体绝缘材料老化状态评估方法，其特征在于，所述S800包括：
S810，判断所述待测材料的聚合度预测值处于所述第一聚合度数值范围、所述第二聚合度数值范围、所述第三聚合度数值范围和所述第四聚合度数值范围中的哪一个数值范围；
S820，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第一聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于无老化状态的老化评估结果；
S830，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第二聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于轻微老化状态的老化评估结果；
S840，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第三聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于中度老化状态的老化评估结果；
S850，若所述待测材料的聚合度预测值处于所述第三聚合度数值范围，则输出所述待测材料处于重度老化状态的老化评估结果。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103018639A (zh) * | 2012-11-21 | 2013-04-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于频域介电谱的油纸绝缘电力设备绝缘老化状态评估方法 |
| CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
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- 2019-12-25 CN CN201911360944.9A patent/CN111126497B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103018639A (zh) * | 2012-11-21 | 2013-04-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于频域介电谱的油纸绝缘电力设备绝缘老化状态评估方法 |
| CN109781658A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于近红外光谱主成分分析的绝缘纸种类判别方法 |
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