CN115544793A - 一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法，包括：选取用于评估电力变压器运行状态的评估指标；建立模糊判断矩阵F，计算各评估指标的权重，得到第一指标权重wi′；采用熵权法计算各评估指标的权重，得到第二指标权重wj″；计算得到均衡函数的变权重系数wi，变权重系数wi组成指标权重集W；计算各评估指标的隶属度函数；对变压器整体模糊综合评估，得到变压器状态评估结果；计算电力变压器当前的健康指数HIcom；得到电力变压器的剩余寿命N。本发明能更好地处理变压器评估指标数据较多、不易量化等问题；本发明将变权重理论引入到变压器状态的评估中，避免了因为定权重系数过小导致评估结果不正确的问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备运行评估技术领域，尤其是一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法。
背景技术
电力变压器是电力系统中最重要的核心设备之一，其正常运行是电力系统能否安全运转的关键。通过电力变压器绝缘系统中的指标信息，可以评价电力变压器整体的健康状况和技术寿命，如绝缘油，铁芯，套管，以及其他一些附件的运行工况。这些状态指标数量较多，所以建立一个科学的健康指标体系是十分重要的。变压器的状态评估是实现状态检修的前提和基础，根据健康状况评估和技术寿命预测，可以制定相应的检修计划和检修策略，从而可以在确保变压器的正常运行的情况下延长变压器的使用寿命。合理的检修计划安排能够及时地对设备进行检修，延长设备的技术寿命，降低检修费用，因此研究电力变压器运行状态评估与寿命预测对于电力系统具有现实意义。
由于变压器运行环境的恶劣，电力变压器绝缘系统的持续老化过程是无法避免的。因此，定期监测电力变压器的运行状态，以保持其可靠性是非常重要的。变压器绝缘的历史数据是确定电力变压器健康状况历史的重要依据。在变压器状态综合评估阶段中，如果某项指标定权重系数过小，在参数偏离正常值的时候，可能会出现评估结果不正确的情况，这时候就需要引入变权重系数。如果权重计算采用单一方法，会存在一定的弊端，如主观赋权法受限于专家知识、经验的完备性而无法进行客观的评价；而客观赋权法忽视了评价指标的主观定性分析。
发明内容
本发明的目的在于提供一种结合熵权法和FAHP的方法计算电力变压器状态评估指标的权重，预测更加准确可靠，实现对电力变压器关键指标的权重计算，进而得到电力变压器状态的综合评价的电力变压器的状态评估和寿命预测方法。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)选取用于评估电力变压器运行状态的评估指标，建立电力变压器运行状态评估指标体系；
(2)采用改进的模糊层次分析法，建立模糊判断矩阵F，计算各评估指标的权重，得到第一指标权重wi′；
(3)采用熵权法计算各评估指标的权重，得到第二指标权重wj″；
(4)根据第一指标权重wi′和第二指标权重wj″，计算得到均衡函数的变权重系数wi，变权重系数wi组成指标权重集W；
(5)对各评估指标进行归一化处理，计算各评估指标的隶属度函数；
(6)根据各评估指标的隶属度函数，对变压器整体模糊综合评估，得到变压器状态评估结果；
(7)根据均衡函数的变权重系数wi和欧式贴近度公式，计算电力变压器当前的健康指数HIcom；
(8)根据电力变压器当前的健康指数HIcom和健康指数公式计算电力变压器的技术寿命，得到电力变压器的剩余寿命N。
所述步骤(1)具体是指：根据DL/T596-1996《电力设备预防性试验规程》和JB/T501-2006《电力电力变压器试验导则》，将变压器分为m个项目，建立电力变压器运行状态评估指标体系，所述电力变压器运行状态评估指标体系中所包括的评估指标为：铁芯接地电流、铁芯松动程度、绕组绝缘电阻、绕组极化指数、绕组泄漏电流、绕组直流电阻、绕组介质损耗角正切、绝缘油微水含量、绝缘油介损、绝缘油总烃产气速率、绝缘油氢气含量、绝缘油乙炔含量、套管对地末屏介质、套管电容变化率、套管氢气含量、套管乙炔含量和套管甲烷含量。
所述步骤(2)具体包括以下步骤：
(2a)建立模糊判断矩阵F：通过0.1～0.9标度法构造模糊判断矩阵F；
(2b)通过模糊判断矩阵F计算模糊一致矩阵R：
先对判断模糊判断矩阵F按照下式对行求和：
式中，fij表示模糊判断矩阵F中第i行第j列个元素，n是指标数目，ri表示模糊判断矩阵F中第i行元素的和；
然后通过行和的结果进行和变换处理：
式中，rij表示模糊一致矩阵R中第i行第j列个元素；rj为模糊判断矩阵F中第j行元素的和；
最后得到模糊一致矩阵R：
其中，R中各元素关系满足：
0≤rij≤1,rii＝0.5,rij+rij＝1
(2c)使用方根法计算指标权重：
式中，wi′是第i个指标的第一指标权重。
所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(3a)评估指标正向化，把极小化指标转化为极大化指标：
xi＝xmax-x0
式中，xmax为第i个指标的上限阈值，x0为第i个指标的标准值,xi为第i个指标正向化后的值；
(3b)进行评估指标的标准化处理，平衡由于评估指标之间的差异或量纲带来的误差：
式中，xmin为第i个指标的下限阈值，zi为第i个指标在标准化处理后的归一化值；
(3c)计算概率矩阵P：
式中，zij是第i类项目中第j个指标正向化后的标准值，pij是概率矩阵P第i行第j列的元素，m为项目个数；
(3d)计算每个指标的信息熵ej：
式中，ej是第j个指标的信息熵；
(3e)1-ej为信息效用值，对信息效用值归一化计算第二指标权重wj″：
式中，wj″是第j个指标的第二指标权重。
所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(4a)计算定权重
(4b)计算评价值vi：
式中：
为第i类项目中第j个关键指标的定权重系数，xij为第i类项目中第j个关键指标的评价值，即指标量化值；
(4c)变权重系数的计算公式如下：
均衡函数的公式为：
均衡函数的变权重系数的计算公式为：
其中，
为定权重，wi为变权重系数，α为均衡因子。
所述步骤(5)具体包括以下步骤：
(5a)对各评估指标进行归一化处理：
针对越小越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
针对越大越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
式中：ui为第i个指标的归一化值，x0为第i个指标的标准值，xmax为第i个指标的上限阈值，xmin为第i个指标的下限阈值，xi为第i个指标正向化后的值，h为第i个指标对状态评估的影响程度，取值为1；
(5b)计算各指标的隶属度函数，采用岭形隶属度函数来反映变压器各指标和状态评价指标的模糊关系：
式中，sk表示不同隶属度等级下归一化值ui的边界值，μk(xi)为各指标的隶属度函数。
所述步骤(6)具体包括以下步骤：
(6a)通过隶属度函数μk(xi)，得到单因素评判矩阵A：
其中，m为项目个数；
(6b)设置用于评判的评语集V：
针对电力变压器运行状态划分为V1、V2、V3、V4共4个等级，其中，V1表示电力变压器运行状态良好，V2表示电力变压器运行状态一般，V3表示电力变压器运行状态需要注意，V4表示电力变压器运行状态存在严重问题；
(6c)计算模糊综合评判集B：
式中，W是指标权重集，
是模糊算子；
其中，通过加权平均值算子计算模糊综合评判集B中的元素bj，bj为模糊综合评价指标：
(6d)根据最大隶属度原则和评语集V，通过得到变压器状态评估结果。
所述步骤(7)具体是指：计算电力变压器当前的健康指数HIcom：
其中，ui0为ui的理想值，wi为变权重系数，ui为第i个指标的归一化值。
所述步骤(8)具体包括以下步骤：
(8a)根据电力变压器当前的健康指数HIcom进行寿命预测的计算，计算初始老化指数B0：
式中，HI0是电力变压器的初始健康指数，取0.5；HIt是退役健康指数，HIt越高表示此时变压器故障率较高，需要进行更换；Tend为出厂时设定的使用寿命，为30年；
(8b)根据健康指数公式，电力变压器的健康指数与运行时间的关系如下式：
式中，△t是变压器已经投入运行的时间；HI为健康指数；B1为老化指数；
通过电力变压器当前的健康指数HIcom与健康指数公式，得到电力变压器的剩余寿命N：
由上述技术方案可知，本发明的有益效果为：第一，本发明采用组合赋权的方式结合了专家经验和变压器数据的客观关系，能够准确的分配指标权重；第二，本发明采用改进的模糊层次分析法，相比起其他评价方法更加客观科学，能更好地处理变压器评估指标数据较多、不易量化等问题；第三，本发明将变权重理论引入到变压器状态的评估中，避免了因为定权重系数过小导致评估结果不正确的问题。
附图说明
图1为本发明的电力变压器健康评估指标体系图；
图2为本发明的电力变压器状态评估方法流程图；
图3为本发明的电力变压器寿命预测方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)选取用于评估电力变压器运行状态的评估指标，建立电力变压器运行状态评估指标体系；
(2)采用改进的模糊层次分析法，建立模糊判断矩阵F，计算各评估指标的权重，得到第一指标权重wi′；
(3)采用熵权法计算各评估指标的权重，得到第二指标权重wj″；
(4)根据第一指标权重wi′和第二指标权重wj″，计算得到均衡函数的变权重系数wi，变权重系数wi组成指标权重集W；
(5)对各评估指标进行归一化处理，计算各评估指标的隶属度函数，如图2所示；
(6)根据各评估指标的隶属度函数，对变压器整体模糊综合评估，得到变压器状态评估结果；
(7)根据均衡函数的变权重系数wi和欧式贴近度公式，计算电力变压器当前的健康指数HIcom；
(8)根据电力变压器当前的健康指数HIcom和健康指数公式计算电力变压器的技术寿命，得到电力变压器的剩余寿命N，如图3所示。
如图1所示，所述步骤(1)具体是指：根据DL/T596-1996《电力设备预防性试验规程》和JB/T 501-2006《电力电力变压器试验导则》，将变压器分为m个项目，建立电力变压器运行状态评估指标体系，所述电力变压器运行状态评估指标体系中所包括的评估指标为：铁芯接地电流、铁芯松动程度、绕组绝缘电阻、绕组极化指数、绕组泄漏电流、绕组直流电阻、绕组介质损耗角正切、绝缘油微水含量、绝缘油介损、绝缘油总烃产气速率、绝缘油氢气含量、绝缘油乙炔含量、套管对地末屏介质、套管电容变化率、套管氢气含量、套管乙炔含量和套管甲烷含量。
所述步骤(2)具体包括以下步骤：
(2a)建立模糊判断矩阵F：通过0.1～0.9标度法构造模糊判断矩阵F，0.1～0.9标度法的定义如表1所示：
表1
(2b)通过模糊判断矩阵F计算模糊一致矩阵R：
先对判断模糊判断矩阵F按照下式对行求和：
式中，fij表示模糊判断矩阵F中第i行第j列个元素，n是指标数目，ri表示模糊判断矩阵F中第i行元素的和；
然后通过行和的结果进行和变换处理：
式中，rij表示模糊一致矩阵R中第i行第j列个元素；rj为模糊判断矩阵F中第j行元素的和；
最后得到模糊一致矩阵R：
其中，R中各元素关系满足：
0≤rij≤1,rii＝0.5,rij+rij＝1
(2c)使用方根法计算指标权重：
式中，wi′是第i个指标的第一指标权重。
改进的模糊层次分析法是指在模糊层次分析法的基础上加入0.1～0.9标度法和方根法。
所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(3a)评估指标正向化，把极小化指标转化为极大化指标：
xi＝xmax-x0
式中，xmax为第i个指标的上限阈值，x0为第i个指标的标准值,xi为第i个指标正向化后的值；
(3b)进行评估指标的标准化处理，平衡由于评估指标之间的差异或量纲带来的误差：
式中，xmin为第i个指标的下限阈值，zi为第i个指标在标准化处理后的归一化值；
(3c)计算概率矩阵P：
式中，zij是第i类项目中第j个指标正向化后的标准值，pij是概率矩阵P第i行第j列的元素，m为项目个数；
(3d)计算每个指标的信息熵ej：
式中，ej是第j个指标的信息熵；
(3e)1-ej为信息效用值，对信息效用值归一化计算第二指标权重wj″：
式中，wj″是第j个指标的第二指标权重。
步骤(3e)至步骤(3e)即为熵权法。
所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(4a)计算定权重
(4b)计算评价值vi：
式中：
为第i类项目中第j个关键指标的定权重系数，xij为第i类项目中第j个关键指标的评价值，即指标量化值；
在变压器状态综合评估阶段中，如果某项状态定权重系数过小，在参数偏离正常值的时候，可能会出现评估结果不正确的情况，这时候就需要引入变权重系数。变权重理论在定权重的基础上，使得该权重系数可以随状态量变化。因此，本发明引入变权重系数，用来计算各个指标的权重，避免定权重带来的评估结果不正确的问题，提高评估结果的准确率。
(4c)变权重系数的计算公式如下：
均衡函数的公式为：
均衡函数的变权重系数的计算公式为：
其中，
为定权重，wi为变权重系数，α为均衡因子，其取值的大小决定各指标对评价结果的影响。当α>0.5时，表示在评估时考虑各因素的平衡问题不多，能够容忍某方面的缺陷；当α<0.5时，表示较为保守，考虑各因素的平衡问题较多；当α＝1时，等同于定权模式。根据对电力变压器的评估要求，在电力变压器状态评估中，因此本发明均衡因子取0.1。
所述步骤(5)具体包括以下步骤：
(5a)对各评估指标进行归一化处理：
针对越小越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
针对越大越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
式中：ui为第i个指标的归一化值，x0为第i个指标的标准值，xmax为第i个指标的上限阈值，xmin为第i个指标的下限阈值，xi为第i个指标正向化后的值，h为第i个指标对状态评估的影响程度，取值为1；
(5b)计算各指标的隶属度函数，采用岭形隶属度函数来反映变压器各指标和状态评价指标的模糊关系：
式中，sk表示不同隶属度等级下归一化值ui的边界值，μk(xi)为各指标的隶属度函数。常用的隶属度函数有梯形三角形隶属函数、(半)梯形隶属函数、岭形隶属度函数等，本发明采用岭形隶属度函数。
所述步骤(6)具体包括以下步骤：
(6a)通过隶属度函数μk(xi)，得到单因素评判矩阵A：
其中，m为项目个数；
(6b)设置用于评判的评语集V：
针对电力变压器运行状态划分为V1、V2、V3、V4共4个等级，其中，V1表示电力变压器运行状态良好，V2表示电力变压器运行状态一般，V3表示电力变压器运行状态需要注意，V4表示电力变压器运行状态存在严重问题；
(6c)计算模糊综合评判集B：
式中，W是指标权重集，
是模糊算子；模糊算子有很多种，如Zadeh算子、加权平均值算子、均衡平均型算子等。加权平均值算子综合考虑了所有因素，并且保留了单因素评判的全部信息，适用于变压器整体指标的评估，因此本发明采用该算子。
其中，通过加权平均值算子计算模糊综合评判集B中的元素bj，bj为模糊综合评价指标：
(6d)根据最大隶属度原则和评语集V，通过得到变压器状态评估结果。
将所述b1,b2,b3,…,bj中最大数值所隶属的评语等级确定为变压器的状态评估结果。
所述步骤(7)具体是指：计算电力变压器当前的健康指数HIcom：
其中，ui0为ui的理想值，wi为变权重系数，ui为第i个指标的归一化值。
所述步骤(8)具体包括以下步骤：
(8a)根据电力变压器当前的健康指数HIcom进行寿命预测的计算，计算初始老化指数B0：
式中，HI0是电力变压器的初始健康指数，取0.5；HIt是退役健康指数，HIt越高表示此时变压器故障率较高，需要进行更换；Tend为出厂时设定的使用寿命，为30年；
(8b)根据健康指数公式，电力变压器的健康指数与运行时间的关系如下式：
式中，Δt是变压器已经投入运行的时间；HI为健康指数；B1为老化指数；
通过电力变压器当前的健康指数HIcom与健康指数公式，得到电力变压器的剩余寿命N：
本发明结合了熵权法和改进的模糊层次分析法计算电力变压器状态评估指标的权重，相比传统的层次分析法更加准确可靠，并且不需要再对矩阵进行一致性检验；根据改进的模糊层次分析法，实现了对电力变压器关键指标的权重计算，进而得到了变压器状态的综合评价，然后提出了一种根据结合评估指标权重和欧式贴近度公式，计算当前变压器的健康指数和技术寿命的方法。
合理的权重分配是准确评估整体状态的基础，根据确定权重的不同，主要的评价体系方法可分为两类：一种是带有较大的主观随意性的主观赋权，包括层次分析法、综合指数法以及功能系数法等；另一类则是根据数据之间的客观关系确定权重的客观赋权方法，包含主成分分析法、因子分析法、熵权法等。如果只采用单一方法，会存在一定的弊端，如主观赋权法受限于专家知识、经验的完备性而无法进行客观的评价；而客观赋权法忽视了评价指标的主观定性分析。因此，权重确定方法的选择十分重要，采用组合赋权的方式既结合了专家经验和部件数据信息，又考虑到变压器数据的客观关系，以此准确分配指标权重。改进的模糊层次分析法是依靠模糊数学中的隶属度来将定性评价变成定量评价，其优点是结果清晰、系统性较强，适用于本发明电力变压器的状态评估过程，也能更好地处理变压器评估指标数据较多、不易量化等问题。在变压器状态综合评估阶段中，指标定权重系数如果过小，在参数偏离正常值的时候，可能会出现评估结果不正确的情况，这时候就需要引入变权重系数。因此本发明将变权重理论引入到变压器的参数计算中来，避免此类问题的发生。
综上所述，本发明采用组合赋权的方式结合了专家经验和变压器数据的客观关系，能够准确的分配指标权重；本发明采用改进的模糊层次分析法，相比起其他评价方法更加客观科学，能更好地处理变压器评估指标数据较多、不易量化等问题；本发明将变权重理论引入到变压器状态的评估中，避免了因为定权重系数过小导致评估结果不正确的问题。
Claims (9)
1.一种电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
(1)选取用于评估电力变压器运行状态的评估指标，建立电力变压器运行状态评估指标体系；
(2)采用改进的模糊层次分析法，建立模糊判断矩阵F，计算各评估指标的权重，得到第一指标权重wi′；
(3)采用熵权法计算各评估指标的权重，得到第二指标权重wj″；
(4)根据第一指标权重wi′和第二指标权重wj″，计算得到均衡函数的变权重系数wi，变权重系数wi组成指标权重集W；
(5)对各评估指标进行归一化处理，计算各评估指标的隶属度函数；
(6)根据各评估指标的隶属度函数，对变压器整体模糊综合评估，得到变压器状态评估结果；
(7)根据均衡函数的变权重系数wi和欧式贴近度公式，计算电力变压器当前的健康指数HIcom；
(8)根据电力变压器当前的健康指数HIcom和健康指数公式计算电力变压器的技术寿命，得到电力变压器的剩余寿命N。
2.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：根据DL/T596-1996《电力设备预防性试验规程》和JB/T 501-2006《电力电力变压器试验导则》，将变压器分为m个项目，建立电力变压器运行状态评估指标体系，所述电力变压器运行状态评估指标体系中所包括的评估指标为：铁芯接地电流、铁芯松动程度、绕组绝缘电阻、绕组极化指数、绕组泄漏电流、绕组直流电阻、绕组介质损耗角正切、绝缘油微水含量、绝缘油介损、绝缘油总烃产气速率、绝缘油氢气含量、绝缘油乙炔含量、套管对地末屏介质、套管电容变化率、套管氢气含量、套管乙炔含量和套管甲烷含量。
3.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括以下步骤：
(2a)建立模糊判断矩阵F：通过0.1～0.9标度法构造模糊判断矩阵F；
(2b)通过模糊判断矩阵F计算模糊一致矩阵R：
先对判断模糊判断矩阵F按照下式对行求和：
式中，fij表示模糊判断矩阵F中第i行第j列个元素，n是指标数目，ri表示模糊判断矩阵F中第i行元素的和；
然后通过行和的结果进行和变换处理：
式中，rij表示模糊一致矩阵R中第i行第j列个元素；rj为模糊判断矩阵F中第j行元素的和；
最后得到模糊一致矩阵R：
其中，r中各元素关系满足：
0≤rij≤1,rii＝0.5,rij+rji＝1
(2c)使用方根法计算指标权重：
式中，wi′是第i个指标的第一指标权重。
4.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(3a)评估指标正向化，把极小化指标转化为极大化指标：
xi＝xmax-x0
式中，xmax为第i个指标的上限阈值，x0为第i个指标的标准值,xi为第i个指标正向化后的值；
(3b)进行评估指标的标准化处理，平衡由于评估指标之间的差异或量纲带来的误差：
式中，xmin为第i个指标的下限阈值，zi为第i个指标在标准化处理后的归一化值；
(3c)计算概率矩阵P：
式中，zij是第i类项目中第j个指标正向化后的标准值，pij是概率矩阵P第i行第j列的元素，m为项目个数；
(3d)计算每个指标的信息熵ej：
式中，ej是第j个指标的信息熵；
(3e)1-ej为信息效用值，对信息效用值归一化计算第二指标权重wj″：
式中，wj″是第j个指标的第二指标权重。
5.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(4a)计算定权重
(4b)计算评价值vi：
式中：
为第i类项目中第j个关键指标的定权重系数，xij为第i类项目中第j个关键指标的评价值，即指标量化值；
(4c)变权重系数的计算公式如下：
均衡函数的公式为：
均衡函数的变权重系数的计算公式为：
其中，
为定权重，wi为变权重系数，α为均衡因子。
6.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(5)具体包括以下步骤：
(5a)对各评估指标进行归一化处理：
针对越小越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
针对越大越优型评估指标，其归一化处理公式如下：
式中：ui为第i个指标的归一化值，x0为第i个指标的标准值，xmax为第i个指标的上限阈值，xmin为第i个指标的下限阈值，xi为第i个指标正向化后的值，h为第i个指标对状态评估的影响程度，取值为1；
(5b)计算各指标的隶属度函数，采用岭形隶属度函数来反映变压器各指标和状态评价指标的模糊关系：
式中，sk表示不同隶属度等级下归一化值ui的边界值，μk(xi)为各指标的隶属度函数。
7.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(6)具体包括以下步骤：
(6a)通过隶属度函数μk(xi)，得到单因素评判矩阵A：
其中，m为项目个数；
(6b)设置用于评判的评语集V：
针对电力变压器运行状态划分为V1、V2、V3、V4共4个等级，其中，V1表示电力变压器运行状态良好，V2表示电力变压器运行状态一般，V3表示电力变压器运行状态需要注意，V4表示电力变压器运行状态存在严重问题；
(6c)计算模糊综合评判集B：
B＝WοA＝(w1,w2,…,wm)οA＝(b1,b2,b3,b4)
式中，W是指标权重集，ο是模糊算子；
其中，通过加权平均值算子计算模糊综合评判集B中的元素bj，bj为模糊综合评价指标：
(6d)根据最大隶属度原则和评语集V，通过得到变压器状态评估结果。
8.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(7)具体是指：计算电力变压器当前的健康指数HIcom：
其中，ui0为ui的理想值，wi为变权重系数，ui为第i个指标的归一化值。
9.根据权利要求1所述的电力变压器的状态评估和寿命预测方法，其特征在于：所述步骤(8)具体包括以下步骤：
(8a)根据电力变压器当前的健康指数HIcom进行寿命预测的计算，计算初始老化指数B0：
式中，HI0是电力变压器的初始健康指数，取0.5；HIt是退役健康指数，HIt越高表示此时变压器故障率较高，需要进行更换；Tend为出厂时设定的使用寿命，为30年；
(8b)根据健康指数公式，电力变压器的健康指数与运行时间的关系如下式：
式中，△t是变压器已经投入运行的时间；HI为健康指数；B1为老化指数；
通过电力变压器当前的健康指数HIcom与健康指数公式，得到电力变压器的剩余寿命N：
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Cited By (5)
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|---|---|---|---|---|
| CN115936535A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-07 | 佰聆数据股份有限公司 | 一种电力变压器的使用周期提升方法、装置、设备及介质 |
| CN117129789A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-28 | 北京智盟信通科技有限公司 | 一种电力变压器绝缘系统的健康状态评估方法 |
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| CN117495207A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 国网四川省电力公司超高压分公司 | 电力变压器健康状态评价方法 |
| CN118138498A (zh) * | 2024-05-06 | 2024-06-04 | 济南博赛网络技术有限公司 | 基于模糊层次分析法改进的网络系统安全评估方法 |
-
2022
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Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115936535A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-07 | 佰聆数据股份有限公司 | 一种电力变压器的使用周期提升方法、装置、设备及介质 |
| CN115936535B (zh) * | 2023-01-10 | 2023-06-30 | 佰聆数据股份有限公司 | 一种电力变压器的使用周期提升方法、装置、设备及介质 |
| CN117129789A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-28 | 北京智盟信通科技有限公司 | 一种电力变压器绝缘系统的健康状态评估方法 |
| CN117129789B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-01-09 | 北京智盟信通科技有限公司 | 一种电力变压器绝缘系统的健康状态评估方法 |
| CN117150934A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 南京中鑫智电科技有限公司 | 变压器套管状态综合监测系统及其在线数据处理方法 |
| CN117150934B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-26 | 南京中鑫智电科技有限公司 | 变压器套管状态综合监测系统及其在线数据处理方法 |
| CN117495207A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 国网四川省电力公司超高压分公司 | 电力变压器健康状态评价方法 |
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