CN113610401A - 牵引供电变压器的状态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种牵引供电变压器的状态评估方法，包括：对运营状态的牵引供电变压器进行评估模型建立，所述评估模型包括由顶层级至底层级别的目标层、准则层和因素层，所述准则层包括多个一级指标，每个一级指标包括多个二级指标；确定各指标的主观权重和客观权重，并对所述主观权重和所述客观权重进行归一化处理生成综合权重；根据所述因素层的特征信息，选择相应的隶属度模型进行匹配确定健康状态评估等级；根据因素层中二级指标计算准则层的状态矩阵，根据所述准则层中一级指标确定目标层的状态矩阵；根据所述目标层的健康状态评估等级确定所述牵引供电变压器的健康状态。本发明能够实现牵引供电变压器状态的准确评估，能够及时的实现对牵引供电变压器的检修。

Description

牵引供电变压器的状态评估方法

技术领域

本发明涉及牵引供电变压器，具体地，涉及一种牵引供电变压器的状态评估方法。

背景技术

近年来，随着我国基础建设的大规模发展，城市轨道轨道交通的运营里程也在逐年在增加，随着而来的维护成本越来越高，尤其是近代以来较早修建城市轨道交通的城市，比如北京、上海，这些城市部分运营线路已经逐渐开始进入故障频发期。参考欧美等国家上世纪的经验可以看出，随着运营时间的增加，轨道交通的牵引供电系统故障是引发事故的重要原因之一。但由于城市轨道交通的牵引供电系统随着运行线路遍布整个交通网络，庞大复杂的系统结构会受到多方面因素的干扰，因此对其进行维修保护会造成巨大的工作量和资源的浪费。

故障预测和健康管理(Prognostic and Health Management简称PHM)技术的提出正好为此类问题的解决提出了良好的参考方法。PHM技术的提出最初是应用于航空航天和军事领域，对武器和飞行器的检测、预判和健康管理，以此来提高精度，此后该技术受到不同领域专家的重视，并应用和拓展到其他领域，如船舶、高铁及教育等领域。

层次分析法作为PHM技术中较为常见的方法，其特点是适用于较为复杂的、多层级的系统。其原理是运用模糊数学理论把系统中各因素间定性的问题进行定量化，以清晰的数学形式进行表达，逻辑关系简单，结果直观可靠。

层次分析法中主要的工作量是通过对系统进行分析，建立系统内部影响因素的层次模型，明确隶属关系，通过对各因素的分析，分配合理的权重，权重的分配将之间影响到因素在评估过程中起到的作用。除此之外，在实际运用环境中，系统零部件从健康到非健康状态是一个逐渐过渡的过程，二者之间并无清晰的界线，无法对各因素所处的健康状态进行精确的定量描述，因此，确定其所处的健康状态也是评估过程中一个重要的步骤。对于系统健康状态的描述只能引入概率，对健康状态的隶属度的大小来描述其所处的状态。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的是提供一种牵引供电变压器的状态评估方法，在传统层次分析法的基础上进行了改进，分别对上述问题进行了研究讨论，使评估结果更加接近真实状态。本发明以牵引供电变压器为例，从人为因素、环境因素和电气因素三个方面出发，运用层次分析法给变压器建立数学模型，并用合理的隶属度模型为参与评估的因素进行分析匹配，以主观权重和客观权重为基础，计算出综合权重，得出最终评估结果。

根据本发明提供的牵引供电变压器的状态评估方法，包括如下步骤：

步骤S1：对运营状态的牵引供电变压器进行评估模型建立，所述评估模型包括由项层级至底层级别的目标层、准则层和因素层，所述准则层包括多个一级指标，每个一级指标包括多个位于因素层的二级指标；

步骤S2：确定各指标的主观权重和客观权重，并对所述主观权重和所述客观权重进行归一化处理生成综合权重；

步骤S3：根据所述因素层的特征信息，选择相应的隶属度模型进行匹配确定健康状态评估等级；

步骤S4：根据因素层中二级指标计算准则层的状态矩阵，根据所述准则层中一级指标确定目标层的状态矩阵；

步骤S5：根据所述目标层的健康状态评估等级确定所述牵引供电变压器的健康状态。

优选地，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：获取专家系统的打分对每一指标进行主观权重赋值；

步骤S2011：设第p个专家与第q个专家决策的相似程度用d_pq(p，q＝1，2，...，T)距离表示，则

式中：Y^(p)和Y^(q)分别为专家p和专家q的决策值；y_i ^(p)和y_i ^(q)分别为专家p和专家q对第i指标的决策值。d_pq的值越小，说明两个专家的意见分歧越小。

步骤S2012：设第t个专家与任意一专家决策的相似程度用d_t表示，则：

步骤S2013：第t个专家的最终决策权重系数λ_i的计算如式(4)～(5)：

当d_pq＝0时：

当d_pq≠0时：

式中：T为专家的总人数，d_t越小表示该专家与其他专家的分歧越小，反之同理；

步骤S2014：设最终的主观权重向量

则：

其中，Y^(t)为每一专家的主观权重向量。

步骤S202：根据指标相关性法对每一指标确定客观权重赋值；

客观权重赋值法可以有效减少主观因素对评估结果的干扰。原理是用数据的标准差反映因素的差异性，即变异程度，用相关系数表示不同指标的相关性，然后用冲突量化公式判别某指标i与其他指标的冲突程度。

步骤S2021：对因素层中的指标i与任意指标的冲突程度进行量化处理，能够得到指标r_ij的冲突量化公式为：

式中：r_ij为指标i与指标j的相关系数，其表达式为：

式中：λ_ik和λ_jk分别为第K个对象在第i个指标和第j个指标下的归一化值；

和

分别为指标i和指标j的均值。

步骤S2022：设C_i为指标i所提供的信息量，其表达式为：

C_i＝σ_ic_i (8)

其中

C_i越大，表示指标i提供的信息量越多，在评估过程中的作用越大，故指标i的权重ω_i可表示为：

步骤S203：将所述主观权重和所述客观权重的耦合确定综合权重

具体为，运用乘法合成归一化法计算出评价指标的综合权重ω_j：

式中：α_j为第j个指标的主观权重；β_j为第j个指标的客观权重；ω_j为第j个指标的综合权重；n为指标个数。

步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：将所述牵引变压器设备状态的评价指标可以用四个等级表示，分别为：优、良、中、差；所述等级根据各地铁牵引供电公司大修规程及设备厂家的规范性说明为依据进行确定；

步骤S302：对所述指标经过量化处理后，以[0，1]中的任意数值作为单个指标和任一评价等级的契合程度，即隶属度，其中，0表示契合度最低，1表示契合度为最高；

步骤S303：顺次确定所述一级指标的隶属度，所述一级指标包括维修能力、装备获取情况、特征参数以及环境参数；

步骤S3031：确定维修能力的隶属度，具体为以测、检、修在每年发生的频率作为维修能力的量化描述，450次为每年综合日常检修次数的重要参考标准，低于该检修次数则表明该系统处于良好的运行状态，高于该标准则表示随着系统运行状态的下降，综合维修的次数也需逐渐增加，但二者非线性相关；所述维修能力的隶属度公式为：

其中，x1为检修次数。

步骤S3032：确定装备获取情况的隶属度；

具体为：核心备件的及时补充直接关系着牵引变压器长期稳定的运行，本发明以变压器的核心部件简体、绝缘子、铁芯、母排、瓦斯继电器、变压器油、接地闸刀等部件的储藏量作为装备获取情况的隶属度参考指标。根据大量的数据统计分析，当每个核心部件的储藏量达到总量的30％时，基本满足备件的供应要求，装备获取情况，隶属度函数为：

其中，x2为每个核心部件的储藏量达到部件总量比例。

步骤S3033：确定特征参数的隶属度，具体为：

特征参数主要用于反映牵引变压器内部特征结构对运行状态的影响，具有代表性的参数有绕组绝缘电阻、绕组直流电阻、绕组介质损耗角正切值、油中溶解气体含量、吸收比、极化系数。其中绕组直流电阻、绕组绝缘电阻、绕组介质损耗角正切值、吸收比、极化系数满足稳定运行的条件分别为≤4％、≥1MΩ/kv、≤2％、≥1.3、≥1.5，且上述特征指标相互关联，尤其是绕组直流电阻和绕组绝缘电阻直接影响后三位指标，因此上述指标的隶属度模型相近。按表达形式不同，绕组直流电阻、绕组介质损耗角正切值为相似的隶属度模型，绕组绝缘电阻、吸收比、极化系数为相似的隶属度模型，隶属函数分别为：

式(13)中，当描述绕组直流电阻时c₁＝4；当描述绕组介质损耗角正切值时c₁＝2；式(14)中，当描述绕组绝缘电阻时c₂＝1；当描述绕组介质损耗角正切值时c₂＝1.3；当描述极化系数时c₂＝1.5，x3为特征参数的稳定运行条件值。

步骤S3034：确定环境的隶属度，具体为

牵引变压器运行状态分别与温度和湿度的关系为：当环境温度＞35℃时状态越来越差；当环境＜35℃时为优；当环境湿度＞80％时为差，当环境湿度处于75～80％之间时为中，当环境湿度＜75％时为优。

因此环境温度与湿度的隶属函数为：

式中，当描述温度时

当描述湿度时

x4为温度值或湿度值对应的参数值。

所述步骤S4具体为：

式中，ω_i为第i个评价指标的权重，r_ij为第i个评估指标对第j个评价等级的隶属度；ω为各评估指标的综合权重，R为评估指标对应健康状态的隶属度矩阵。

所述步骤S5包括如下步骤：

步骤S501：对所述目标层的状态矩阵中状态评估结果进行取值：

b_k＝max{b_j} (1＜j≤n) (17)

式(17)中，b_k为将用作最终评估的状态参数，b_j为状态矩阵B的所有状态参数，n为矩阵阶数。

步骤S502：计算最大隶属度有效性指标：

式(18)中，α为有效性指标，β＝b_k，γ＝max{b_j} (1＜j≤n，j≠k)。

步骤S503：若α≥0.5，则该有效性指标结果可以作为最终结果参考；若α＜0.5，则该有效性指标的结果置信度较低，不适用评价。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明以牵引供电变压器为例，从人为因素、环境因素和电气因素三个方面出发，运用层次分析法给变压器建立数学模型，并用合理的隶属度模型为参与评估的因素进行分析匹配，以主观权重和客观权重为基础，计算出综合权重，得出最终评估结果，实现牵引供电变压器状态的准确评估，能够及时的实现对牵引供电变压器的检修。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例中牵引变压器健康状态评估评估方法的流程图；

图2为本发明实施例中层次分析法数学模型的示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

步骤S1：本发明以上海地铁牵引供电系统中某一站的处于运营状态的牵引供电变压器为例，进行评估模型建立，所述评估模型包括由项层级至底层级别的目标层、准则层和因素层，对其健康状态进行评估，以：优、良、中、差四个等级来对健康状态进行评价。选择18个具有代表性的因素构成因素层，按照其特征分为四组，分别为维修能力、装备获取情况、特征参数及环境组。分组情况如表1所示。

表1因素分组情况

步骤S2：通过专家系统分别确定各指标的主观权重和客观权重，并对所述主观权重和所述客观权重进行归一化处理生成综合权重；

步骤S201：根据专家系统的打分情况，通过公式(1)～(5)可以计算各个评估因素的主观权重，如表2所示.

表2主观权重计算结果

步骤S202：通过公式(6)～(9)可以计算出各评估因素的客观权重，如表3所示。

表3客观权重计算结果

步骤S203：结合公式(10)可以计算各因素的综合权重，计算结果如表4所示。

表4综合权重计算结果

步骤S3：根据公式(11)～(15)的隶属度模型，分别计算出各指标对于不同状态等级的隶属情况如表5所示。

表5综合权重和隶属度

步骤S4：根据因素层中二级指标计算准则层的评估等级，根据所述准则层中一级指标确定目标层的健康状态评估等级；

步骤S401：维修能力的状态隶属情况为：

装备获取情况的状态隶属情况为：

特征参数的状态隶属情况为：

环境的状态隶属情况为：

步骤S402：计算变压器健康状态

步骤S5：根据所述目标层的健康状态评估等级确定所述牵引供电变压器的健康状态。

步骤S501：根据最大隶属度原则即公式(17)，可知λ_max＝0.570；

步骤S502：根据最大隶属度原则对上述结果进行验证，可知

由此可知最大隶属度原则非常适用，故该变压器的健康状态为“优”，评估结果科学合理。

本发明实施例中以牵引供电变压器为例，从人为因素、环境因素和电气因素三个方面出发，运用层次分析法给变压器建立数学模型，并用合理的隶属度模型为参与评估的因素进行分析匹配，以主观权重和客观权重为基础，计算出综合权重，得出最终评估结果，实现牵引供电变压器状态的准确评估，能够及时的实现对牵引供电变压器的检修。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (9)

1.一种牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：对运营状态的牵引供电变压器进行评估模型建立，所述评估模型包括由顶层级至底层级别的目标层、准则层和因素层，所述准则层包括多个一级指标，每个一级指标包括多个位于因素层的二级指标；

步骤S2：确定各指标的主观权重和客观权重，并对所述主观权重和所述客观权重进行归一化处理生成综合权重；

步骤S3：根据所述因素层的特征信息，选择相应的隶属度模型进行匹配确定健康状态评估等级；

步骤S4：根据因素层中二级指标计算准则层的状态矩阵，根据所述准则层中一级指标确定目标层的状态矩阵；

步骤S5：根据所述目标层的健康状态评估等级确定所述牵引供电变压器的健康状态。

2.根据权利要求1所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：获取专家系统的打分对每一指标进行主观权重赋值；

步骤S202：根据指标相关性法对每一指标确定客观权重赋值；

步骤S203：将所述主观权重和所述客观权重的耦合确定综合权重。

3.根据权利要求2所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S201包括如下步骤：

步骤S2011：设第p个专家与第q个专家决策的相似程度用d_pq(p，q＝1，2，...，T)距离表示，则

式中：Y^(p)和Y^(q)分别为专家p和专家q的决策值；y_i ^(p)和y_i ^(q)分别为专家p和专家q对第i指标的决策值；

步骤S2012：设第t个专家与任意一专家决策的相似程度用d_t表示，则：

步骤S2013：第t个专家的最终决策权重系数λ_i的计算如式(4)～(5)：

当d_pq＝0时：

当d_pq≠0时：

式中：T为专家的总人数，d_t越小表示该专家与其他专家的分歧越小，反之同理；

步骤S2014：设最终的主观权重向量

则：

其中，Y^(t)为每一专家的主观权重向量。

4.根据权利要求2所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S201包括如下步骤：

步骤S2021：对因素层中的指标i与任意指标的冲突程度进行量化处理，能够得到指标r_ij的冲突量化公式为：

式中：r_ij为指标i与指标j的相关系数，其表达式为：

式中：λ_ik和λ_jk分别为第K个对象在第i个指标和第j个指标下的归一化值；

和

分别为指标i和指标j的均值；

步骤S2022：设C_i为指标i所提供的信息量，其表达式为：

C_i＝σ_ic_i (8)

其中

C_i越大，表示指标i提供的信息量越多，在评估过程中的作用越大，故指标i的权重ω_i可表示为：

5.根据权利要求2所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S203，具体为，运用乘法合成归一化法计算出评价指标的综合权重ω_j：

式中：α_j为第j个指标的主观权重；β_j为第j个指标的客观权重；ω_j为第j个指标的综合权重；n为指标个数。

6.根据权利要求1所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：将所述牵引变压器设备状态的评价指标可以用四个等级表示，分别为：优、良、中、差；

步骤S302：对所述指标经过量化处理后，以[0，1]中的任意数值作为单个指标和任一评价等级的契合程度，即隶属度，其中，0表示契合度最低，1表示契合度为最高；

步骤S303：顺次确定所述一级指标的隶属度，所述一级指标包括维修能力、装备获取情况、特征参数以及环境参数。

7.根据权利要求6所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，在步骤S303中，所述维修能力的隶属度具体为：

其中，x1为检修次数；

所述装备获取情况的隶属度函数为：

其中，x2为每个核心部件的储藏量达到部件总量比例；

所述特征参数的隶属函数具体为：

式(13)中，当描述绕组直流电阻时c₁＝4；当描述绕组介质损耗角正切值时c₁＝2；式(14)中，当描述绕组绝缘电阻时c₂＝1；当描述绕组介质损耗角正切值时c₂＝1.3；当描述极化系数时c₂＝1.5，x3为特征参数的稳定运行条件值；

所述环境参数环中境温度与湿度的隶属函数为：

式中，当描述温度时

b＝2，当描述湿度时

b＝-16，x4为温度值或湿度值对应的参数值。

8.根据权利要求1所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

式中，ω_i为第i个评价指标的权重，r_ij为第i个评估指标对第j个评价等级的隶属度；ω为各评估指标的综合权重，R为评估指标对应健康状态的隶属度矩阵。

9.根据权利要求1所述的牵引供电变压器的状态评估方法，其特征在于，所述步骤S5包括如下步骤：

步骤S501：对所述目标层的状态矩阵中状态评估结果进行取值：

b_k＝max{b_j}(1＜j≤n) (17)

式(17)中，b_k为将用作最终评估的状态参数，b_j为状态矩阵B的所有状态参数，n为矩阵阶数；

步骤S502：计算最大隶属度有效性指标：

式(18)中，α为有效性指标，β＝b_k，γ＝max{b_j}(1＜j≤n，j≠k)；

步骤S503：若α≥0.5，则该有效性指标结果可以作为最终结果参考；若α＜0.5，则该有效性指标的结果置信度较低，不适用评价。

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