CN114077921B - 变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统 - Google Patents

变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统，所述方法包括根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据；确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的感知量数据，并根据所取感知量数据波动程度，确定出第二待预测历史感知量数据；对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。本发明能够实现电力变压器状态的提前告警功能，降低故障发生的几率，提高设备使用寿命及电网稳定性。

Description

变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统
技术领域
本发明属于电力设备状态评估技术领域，具体涉及一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统。
背景技术
电力变压器是电力系统中电压变换、能量转换、传输的核心设备，其安全运行对供电保证及电网稳定至关重要。目前，我国超长运行年限的变压器日益增多，这些变压器普遍存在设备老化、绝缘降低、抗冲击能力弱等问题，发生事故的概率大幅增加，并极有可能造成设备和人员损失，因此导致的停电损失甚至会产生严重的社会影响。目前变压器状态评估技术大多数都是基于变压器预防性试验的，缺少时效性，而在线检测技术时效性虽有提高，但预留故障的有效处理时间仍显不足。因此，对电力变压器状态预测、预警方法的深入研究，对指导变压器运行维护和状态检修，降低故障发生几率，具有重要的理论和实际意义。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法、装置及系统，能够实现电力变压器状态的提前告警功能，降低故障发生的几率，提高设备使用寿命及电网稳定性。
为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
第一方面，本发明提供了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，包括：
根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据；
确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的感知量数据，并根据所取感知量数据波动程度，确定出第二待预测历史感知量数据；
对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
可选地，所述第二待预测历史感知量数据的确定方法包括以下步骤：
根据最后时刻的负荷数据，按采样时间在负荷历史数据库进行回溯，查找负荷波动在规定范围内且时间连续的相似负荷数据，并记录对应相似负荷采样时间段；
取相似负荷采样时间段内的感知量数据，根据感知量数据波动程度，选取第二待预测历史感知量数据，所述第二待预测历史感知量数据个数应大于约定限值。
可选地，根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据或第二待预测历史感知量数据，具体包括以下步骤：
计算出感知量数据波动率；
基于所述感知量数据波动率，以及预设的数据选取规则，选取第一待预测历史感知量数据。
可选地，所述感知量数据波动率通过以下计算公式获得：
Figure BDA0003305169900000021
所述数据选取规则为：
Figure BDA0003305169900000022
可选地，所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果的计算方法相同，均包括以下步骤：
基于所述第一待预测历史感知量数据或第二待预测历史感知量数据，重复预设的预测步骤，直到得到所有预测值；
所述预设的预测步骤具体为：
当待预测历史感知量数据的数量大于预设值时，基于所述待预测感知量历史数据集形成合成矩阵，所述合成矩阵中的元素为求和变换值，对应计算公式为：
Figure BDA0003305169900000023
其中，Sk为求和变换值，k为求和变换值的编号，Di为历史数据，i为历史数据的编号；
基于所述合成矩阵，计算出第一趋势预测系数w1和第二趋势预测系数w2；所述第一趋势预测系数和第一趋势预测系数的计算公式为：
Figure BDA0003305169900000024
Figure BDA0003305169900000031
基于所述第一趋势预测系数w1和第二趋势预测系数w2，经过数列变换得到趋势数列，所述趋势数列中的趋势数列元素Tk的表达式为：
Figure BDA0003305169900000032
基于所述趋势数列，生成求差数列，所述求差数列的最后一个元素即为趋势值，所述求差数列中的求差数列元素F的表达式为：
Fk＝Tk-Tk-1 1≤k≤n+1
将所述预测值更新至原待预测历史感知量数据，并剔除原待预测历史感知量数据中的第一个数据。
可选地，所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
分别提取第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中同一时刻的感知量预测值；
将所述感知量预测值与约定限值做比较，若感知量预测值低于下限，则判定该感知量状态为正常；若感知量预测值高于上限，则判定该感知量状态为越限；若感知量预测值高于下限，且低于上限，则判定该感知量状态为注意；
当第一趋势预测结果中的感知量预测值未越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值越限时，评估结果取第二趋势预测结果中感知量预测值及预测状态；
当第一趋势预测结果中的感知量预测值越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值未越限时，或当第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中的感知量预测值均越限时，评估结果取第一趋势预测结果中的感知量预测值及预测状态。
可选地，所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
将感知量预测值评估结果与约定比较时间段历史感知量数据做变化率计算，若感知量变化率高于约定限值，该判定该感知量状态为增长率过快，所述变化率的表达式为：
Figure BDA0003305169900000041
其中，δ为感知量增长率，x为约定比较时间段，Dn为历史感知量数据。
可选地，所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
将各感知量预测值评估结果按部件类型进行分组处理，所述部件组采用ID形式编号；在部件组中，通过比例折算构建关联度矩阵，关联度矩阵元素Pi,j的表达式为：
Figure BDA0003305169900000042
其中，i为行号，j为列号，Gi、Gj为感知量评分；
根据所述关联度矩阵计算各感知量评分的重要度，并构建重要度矩阵，所述重要度矩阵元素的表达式为：
Figure BDA0003305169900000043
其中，Qi为感知量重要度权重，m为感知量预测值总数；
基于重要度矩阵，计算出重要度权重，所述重要度权重的表达式为：
Figure BDA0003305169900000044
/>
基于感知量评分和重要度，计算出变压器部件评分，所述部件评分的表达式为：
部件评分＝∑(感知量评分×重要度权重)
第二方面，本发明提供了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警装置，包括：
第一待预测历史感知量数据确定模块，用于根据感知量数据波动程度，确定出待预测历史感知量数据；
第二待预测历史感知量数据确定模块，确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的历史感知量数据作为第二待预测历史感知量数据；
预测模块，用于对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
预警模块，用于从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
第三方面，本发明提供了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警系统，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提出根据历史感知量数据波动程度，选取待预测数据，并根据负荷波动率确定相似负荷采集时间段，同时，采用数列变换和矩阵运算方法对感知量变化趋势进行预测计算，有效提高了感知量预测值的准确度。
本发明采用变压器和部件状态的逐级评估方法，通过计算对应感知量评分、构建关联度矩阵，计算对应感知量重要度权重，并采用等位图方式展示，可以直观有效的判别变压器及各部件的运行状态，为相关故障预警提供了有力支持。
综上所述，本发明有效提高了电力变压器状态的预测能力，延长了预留故障的有效处理时间，对指导变压器运行维护和状态检修，降低故障发生几率，具有重要应用价值。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1为变压器感知量趋势预测及设备状态预警方法流程图；
图2为相似负荷时间段确定方法流程图；
图3为变压器感知量待预测数据选取方法流程图；
图4为变压器状态逐级评估方法流程图；
图5为变压器部件组示意图；
图6为变压器部件评分等位图展示示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明的保护范围。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
实施例1
如图1所示，本发明实施例中提供一种变压器感知量趋势预测及设备状态预警方法，具体包括以下步骤：
根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据；
确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的感知量数据，并根据所取感知量数据波动程度，确定出第二待预测历史感知量数据；
对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
如图3所示，在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据，具体包括以下步骤：提取历史感知量数据；计算各历史感知量数据的波动率；统计不同波动程度数据个数；根据波动情况选取感知量数据；输出待预测历史数据。更具体地包括以下步骤：
分别计算各历史感知量数据波动程度，并根据波动程度选取待预测量数据长度。对于波动非常小的感知量数据，待预测数据应选取最近一段时间历史数据的平均值。对于波动不大的感知量数据，待预测数据应选取全部历史数据。对于波动剧烈的感知量数据，待预测数据应选取最近一段时间的历史数据，其中，若所选历史数据波动非常小，则待预测数据应选取该段历史数据的平均值；
所述历史感知量数据波动程度通过感知量数据波动率来体现，所述感知量数据波动率可表示为：
Figure BDA0003305169900000061
所述待预测数据选取规则可表示为：
Figure BDA0003305169900000062
在本发明实施例的一种具体实施例中，所述第二待预测历史感知量数据的确定方法具体包括以下步骤：
根据最后时刻的负荷数据，按采样时间在负荷历史数据库进行回溯，查找负荷波动在规定范围内且时间连续的相似负荷数据，并记录对应相似负荷采样时间段，具体流程如图2所示；所述负荷数据波动率计算方法与感知量数据波动率计算方法相同。
所述负荷波动通过负荷波动率来表示，所述负荷波动率可表示为：
Figure BDA0003305169900000071
/>
所述相似负荷采集时间段可表示为：
相似负荷时间段＝[最早采集时间，当前采集时间] (4)
其中，当前采样时刻就是历史数据库储存最后一个数据对应的采样时间。
取相似负荷时间段内的历史感知量数据作为待预测数据，若该时间段待预测历史数据个数大于约定限值，根据上述数据选取规则确定第二待预测历史感知量数据。
若该时间段待预测历史数据个数小于约定限值，无需再次对预测数据进行选取。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果，具体包括：
基于所述第一待预测历史感知量数据或第二待预测历史感知量数据，重复预设的预测步骤，直到得到所有预测值；
所述预设的预测步骤具体为：
根据待预测历史感知量数据个数，选取不同计算模型，对于个数小于2的历史数据，原数据直接输出，其他情况，计算步骤如下：
对历史感知量数据依次相加，并除以-2，生成求和数列，其中，所述求和数列中的求和变换值可表示为：
Figure BDA0003305169900000072
其中，Sk为求和变换值，k为求和变换值的编号，Di为历史感知量数据，i为历史感知量的编号。
基于所述求和变换值形成合成矩阵，所述合成矩阵中的元素为求和变换值；
将合成矩阵元素做累加及数乘变换得到两个趋势系数，经过推导计算，所述两个趋势预测系数可表示为：
Figure BDA0003305169900000073
其中，w1、w2分别为第一、第二趋势预测系数。
所述中间变量可表示为：
Figure BDA0003305169900000081
根据两个趋势预测系数，经过数列变换得到趋势数列。其中，趋势数列元素为最初历史数据与第二和第一趋势预测系数之商的差，并乘以-k倍第一趋势预测系数的指数幂，再与第二和第一趋势预测系数之商之和。其中，所述趋势数列元素可表示为：
Figure BDA0003305169900000082
其中，Tk为预测数列元素。
对趋势数列依次相减，生成求差数列，该数列最后一个元素即为预测值。其中，求差数列可表示为：
Fk＝Tk-Tk-1 1≤k≤n+1 (9)
其中，Fk为求差数列元素。
将预测值更新至原历史感知量数据并剔除历史感知量数据的第一个数据，重复上述步骤计算下一个预测值，直到得到所有预测值。
如图4所示，从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，对变压器状态进行逐级评估，并给出相应预警信息，具体包括：
分别提取第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中同一时刻的感知量预测值；
将所述感知量预测值与约定限值做比较，若感知量预测值低于下限，则判定该感知量状态为正常；若感知量预测值高于上限，则判定该感知量状态为越限；若感知量预测值高于下限，且低于上限，则判定该感知量状态为注意；
对应感知量状态评价规则可表示为：
Figure BDA0003305169900000083
上述感知量预测值评估状态综合分析规则如下：
当第一趋势预测结果中的感知量预测值未越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值越限时，评估结果取第二趋势预测结果中感知量预测值及预测状态；
当第一趋势预测结果中的感知量预测值越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值未越限时，或当第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中的感知量预测值均越限时，评估结果取第一趋势预测结果中的感知量预测值及预测状态。
将感知量预测值评估结果与约定比较时间段历史感知量数据做变化率计算，若感知量变化率高于约定限值，该感知量状态为增长率过快。其他情况，该感知量状态为增长率正常。对应感知量增长率计算方法可表示为：
Figure BDA0003305169900000091
其中，δ为感知量增长率，x为约定比较时间段。
将各感知量按部件类型进行分组处理，如图5所示，所述部件组采用ID形式编号。
部件组＝{“文本”}or{ID}(12)
根据变压器各感知量预测值，对变压器状态进行逐级评估，并给出相应预警信息，具体包括：
在各部件组中，根据约定限值对感知量进行打分，若预测值低于下限，该感知量评分为1。若预测值高于上限，该感知量评分为0。其他情况，该感知量评分为上限与预测值之差占上下限之差的比值，同时，将所有感知量评分结果分别存放在对应部件组中。对应感知量评分规则可表示为：
Figure BDA0003305169900000092
在部件组中，通过比例折算构建关联度矩阵，其中关联度矩阵元素为该感知量与关联感知量评分比值的倒数与1之和的-1次方。其中，对应关联度矩阵元素可表示为：
Figure BDA0003305169900000093
其中，Pi,j为关联度矩阵元素，i为行号，j为列号，Gi、Gj为对应感知量评分。
根据所述关联度矩阵计算对应感知量评分的重要度，并构建相应重要度矩阵，其中重要度矩阵元素为该感知量自关联度分别与感知量关联度之差并于m之和乘积的2m的m次方分之一。其中，对应重要度矩阵元素可表示为：
Figure BDA0003305169900000101
其中，Qi为重要度矩阵元素，m为感知量总数。
将重要度矩阵元素归一化，对应感知量权重为该感知量重要度的m次方与所有感知量重要度m次方之和的百分比。其中，对应权重计算方法可表示为：
Figure BDA0003305169900000102
其中，Ri为感知量重要度权重。
根据变压器各感知量预测值，对变压器状态进行逐级评估，并给出相应预警信息，具体包括：
对应部件评分为部件组中各感知量评分结果与对应权重乘积之和。重复上述步骤，得到所有部件评分，并以等位图的方式展示，同时根据评分，给出变压器部件状态预警信息。
其中，变压器部件评分可表示为：
部件评分＝∑(感知量评分×重要度权重) (17)
所述各感知量评分结果应结合相似工况预测值进行综合分析，若仅有相似工况评分越限，则该感知量评分应采用相似工况预测值，其他情况下，均直接采用对应感知量预测值。
如图6所示，所述等位图由顶点和等位线和评分线构成。其中，顶点表示为变压器部件评分，等位线为变压器部件相同评分对应顶点顺次连接起来的虚线，评分线为变压器部件实际评分对应顶点顺次连接起来的实线，所构成多边形的每个角代表一个部件。
所述变压器部件状态预警信息以“部件名称”加“状态描述”所组成。
将所有部件评分视为变压器感知量的评分，重复上述步骤即可得到变压器整体评分，并根据评分，给出变压器状态预警信息。
所述变压器状态预警信息以“变压器整体评分”加“状态描述”所组成。
实施例2
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警装置，包括：
第一待预测历史感知量数据确定模块，用于根据感知量数据波动程度，确定出待预测历史感知量数据；
第二待预测历史感知量数据确定模块，确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的历史感知量数据作为第二待预测历史感知量数据；
预测模块，用于对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
预警模块，用于从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
实施例3
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警系统，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1中任一项所述的方法。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，包括：
根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据；
确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的感知量数据，并根据所取感知量数据波动程度，确定出第二待预测历史感知量数据；
对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
2.根据权利要求1所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，所述第二待预测历史感知量数据的确定方法包括以下步骤：
根据最后时刻的负荷数据，按采样时间在负荷历史数据库进行回溯，查找负荷波动在规定范围内且时间连续的相似负荷数据，并记录对应相似负荷采样时间段；
取相似负荷采样时间段内的感知量数据，根据感知量数据波动程度，选取第二待预测历史感知量数据，所述第二待预测历史感知量数据个数应大于约定限值。
3.根据权利要求2所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，根据感知量数据波动程度，确定出第一待预测历史感知量数据或第二待预测历史感知量数据，具体包括以下步骤：
计算出感知量数据波动率；
基于所述感知量数据波动率，以及预设的数据选取规则，选取第一待预测历史感知量数据。
4.根据权利要求3所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，所述感知量数据波动率通过以下计算公式获得：
Figure FDA0003965880540000011
所述数据选取规则为：
Figure FDA0003965880540000012
5.根据权利要求1所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果的计算方法相同，均包括以下步骤：
基于所述第一待预测历史感知量数据或第二待预测历史感知量数据，重复预设的预测步骤，直到得到所有预测值；
所述预设的预测步骤具体为：
当待预测历史感知量数据的数量大于预设值时，基于所述待预测历史感知量数据形成合成矩阵，所述合成矩阵中的元素为求和变换值，对应计算公式为：
Figure FDA0003965880540000021
其中，Sk为求和变换值，k为求和变换值的编号，Di为历史数据，i为历史数据的编号；
基于所述合成矩阵，计算出第一趋势预测系数w1和第二趋势预测系数w2；所述第一趋势预测系数和第二趋势预测系数的计算公式为：
Figure FDA0003965880540000022
Figure FDA0003965880540000023
基于所述第一趋势预测系数w1和第二趋势预测系数w2，经过数列变换得到趋势数列，所述趋势数列中的趋势数列元素Tk的表达式为：
Figure FDA0003965880540000024
基于所述趋势数列，生成求差数列，所述求差数列的最后一个元素即为趋势值，所述求差数列中的求差数列元素F的表达式为：
Fk＝Tk-Tk-1 1≤k≤n+1
将所述预测值更新至原待预测历史感知量数据，并剔除原待预测历史感知量数据中的第一个数据。
6.根据权利要求5所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于，所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
分别提取第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中同一时刻的感知量预测值；
将所述感知量预测值与约定限值做比较，若感知量预测值低于下限，则判定该感知量状态为正常；若感知量预测值高于上限，则判定该感知量状态为越限；若感知量预测值高于下限，且低于上限，则判定该感知量状态为注意；
当第一趋势预测结果中的感知量预测值未越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值越限时，评估结果取第二趋势预测结果中感知量预测值及预测状态；
当第一趋势预测结果中的感知量预测值越限，且第二趋势预测结果中的感知量预测值未越限时，或当第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中的感知量预测值均越限时，评估结果取第一趋势预测结果中的感知量预测值及预测状态。
7.根据权利要求1所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于：所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
将感知量预测值评估结果与约定比较时间段历史感知量数据做变化率计算，若感知量变化率高于约定限值，则判定该感知量状态为增长率过快，所述变化率的表达式为：
Figure FDA0003965880540000031
其中，δ为感知量增长率，x为约定比较时间段，Dn为历史感知量数据。
8.根据权利要求1所述的一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警方法，其特征在于：
所述从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，并给出相应预警信息，具体包括以下步骤：
将各感知量预测值评估结果按部件类型进行分组处理，所述部件组采用ID形式编号；
在部件组中，通过比例折算构建关联度矩阵，关联度矩阵元素Pi,j的表达式为：
Figure FDA0003965880540000032
其中，i为行号，j为列号，Gi、Gj为感知量评分；
根据所述关联度矩阵计算各感知量评分的重要度，并构建重要度矩阵，所述重要度矩阵元素的表达式为：
Figure FDA0003965880540000033
其中，Qi为感知量重要度权重，m为感知量预测值总数；
基于重要度矩阵，计算出重要度权重，所述重要度权重的表达式为：
Figure FDA0003965880540000041
基于感知量评分和重要度，计算出变压器部件评分，所述部件评分的表达式为：
部件评分＝∑(感知量评分×重要度权重)。
9.一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警装置，其特征在于，包括：
第一待预测历史感知量数据确定模块，用于根据感知量数据波动程度，确定出待预测历史感知量数据；
第二待预测历史感知量数据确定模块，确定相似负荷采样时间段，取相似负荷采样时间段的历史感知量数据作为第二待预测历史感知量数据；
预测模块，用于对所述第一待预测历史感知量数据和第二待预测历史感知量数据进行数列变换，并计算得到第一趋势预测结果和第二趋势预测结果；
预警模块，用于从所述第一趋势预测结果和第二趋势预测结果中获得变压器中各设备对应的感知量预测值，对各设备状态进行评估，给出相应预警信息。
10.一种变压器感知量趋势预测及状态逐级预警系统，其特征在于，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
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