电力变压器是电网中的关键设备之一,其安全可靠运行与整个电力系统的稳定直接相关,如果电力变压器发生故障,必将带来巨大的经济损失,并造成不可估量的经济影响。由国家电网公司和生产企业发布的变压器故障分析报告可知,由绕组造成的变压器故障所占百分比超过50%。因此,为保证变压器安全稳定运行,对变压器绕组状态评估进行研究十分必要。

　　变压器故障机理复杂,其绕组状态评估过程中存在模糊性和随机性等不确定性,传统的模糊综合评判方法仅考虑了事物的模糊性,忽略了随机性。云模型是定性概念和定量表示之间的不确定转换的模型,它融合了事物的随机性和模糊性,是研究事物不确定性的重要工具。

　　基于此,本文提出了一种基于云模型的变压器绕组状态评估方法。首先,构建变压器绕组状态评估指标体系:其次,利用云模型得到各指标对变压器绕组各状态等级的隶属度:然后,采用关联规则计算变压器绕组各指标权重:最后,利用模糊综合评判得到变压器绕组状态。实例分析表明,该方法能够得到准确的评估结果,验证了方法的可行性。

　　为了更加科学准确地评估变压器绕组状态,本文参考《油浸式变压器(电抗器)状态评价导则》(o/GDw169一2008),选取绕组短路阻抗初值差、绕组绝缘介损、绕组电容量初值差和H2含量作为评估指标,分别用.1、.2、.3、.4表示,建立变压器绕组状态评估体系。

　　目前,对于变压器绕组状态评估等级的划分没有一个统一的规范,本文根据状态评价导则,将变压器绕组的状态划分为四个等级:严重、异常、注意、正常,分别对应等级1、2、3、4。

　　由于不同的状态指标其对应的量纲也不同,为了计算方便,采用相对劣化度对各个指标进行标准化处理,计算公式如下:

　　式中,x为指标标准化值,取值范围为[0,100]:xc为指标初始值:x0为指标实测值:xs为指标警示值。

　　正态云模型是定性概念和定量表示之间的不确定转换的模型,它将信息的模糊性和随机性集成地反映出来,可用(Ex,En,Je)表示。其中,期望Ex代表在一个空间中最能反映定性概念的值:嫡En是对概念不确定性的度量:超嫡Je即为嫡的嫡,反映云滴的离散程度。

　　式中,x为某指标标准化值:Ex为云模型的期望:Enn是一个以En为期望、Je为标准差的正态随机数。

　　(1)根据相关准则,选取变压器绕组状态指标,建立变压器绕组状态评估体系,划分状态等级,并对各指标进行标准化处理,得到指标标准化值:

　　要想计算各状态指标关于变压器绕组各状态等级的隶属度,首先要确定各指标关于各状态等级的云模型函数。

　　本文根据表1中方法计算各等级云模型的数字特征,得到各指标关于各状态等级的云模型函数。表1中xc、x:和xs是指标初始值、注意值和警示值经过标准化处理后得到的标准化值,取g=10。

　　得到各指标关于各状态等级的云模型函数后,对于某一确定指标,将指标标准化值代入式(2)中,即可得到该指标关于各个等级的一个隶属度。由于云模型具有随机性,每次计算结果略有差异,在这里采用多次计算取平均值的方法计算指标关于各等级的隶属度,再将其进行归一化处理,得到最终的

　　式中,p为重复计算的次数,其值越大,随机性就越小,考虑计算效率,取p=100:n为状态等级个数,n=4。

　　根据上述方法构建模糊评判矩阵R=(rij)mxn,rij为第i个指标关于第j个状态等级的隶属度。

　　关联规则是找出事件中频繁发生的属性或项的所有子集。关联规则有两个重要的概念,分别是支持度和置信度。本文利用置信度确定各指标权重,步骤如下:

　　根据最大隶属度原则确定变压器绕组状态为异常,经检查,变压器运行中出现短路情况,短路电流冲击使绕组变形,因此判定变压器绕组状态为异常,验证了本文所提方法的可行性和有效性。

　　本文采用关联规则和云模型对变压器绕组进行状态评估,利用关联规则理论和变压器故障统计大数据计算指标权重,使计算结果更加客观准确:利用云模型的普遍适应性计算各指标与各个状态等级的隶属度,兼顾了变压器绕组状态评估中的模糊性和随机性:利用模糊综合评判得到绕组的最终状态。实例表明,该方法能准确地评估变压器绕组状态,为变压器绕组状态评估提供了新思路。

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