多信息量融合的电力变压器状态评估模型

为提高电力变压器状态评估的准确性,促进检修模式向状态检修技术发展,以220kV等级油浸式电力变压器为例,在实际调研的基础上研究了变压器运行状态与评估指标数值之间的隶属关系和指标初始值差异对评估结论的影响,应用未确知数学理论对专家的评估指标权重量化结果进行处理。建立了基于半哥西分布函数的绝缘油试验评估指标状态函数和考虑指标初始值差异的电气试验评估指标状态函数。实例分析表明,所建立的各试验指标的状态函数和基于未确知有理数的指标权重求解方法可以更加便捷地实现变压器的状态评估,为检修决策提供合理建议。     

基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估

针对传统电力变压器状态评估中的权重问题,提出了一种基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估方法。利用层次分析法得到其主观权重,并建立了变压器分层评估模型。运用熵权法对样本数据进行分析,得到其客观权重,将层次分析法和熵权法的底层指标权重相结合后,再与层次分析法的中间层指标权重进行综合。通过对实际变压器的状态评估,验证了该方法的有效性。     

基于模糊层次分析法的变压器状态评估

变压器状态评估是一个系统的过程,选取合适的方法能够快速地对其运行状态进行准确的评价。综合变压器的特点提出了一种基于模糊层次分析法的变压器状态评估方法。该方法在合理运用模糊层次分析法的同时克服了主观因素的缺陷,通过历史统计数据确定模糊判断矩阵,并通过模糊层次分析法计算权重,采集现场状态量数据对各层次状态评分加权求和,最终确定变压器整体健康状态。此方法同时考虑现场实测数据和历史统计数据,计算结果准确,过程清晰。代入实际数据后,计算结果表明该方法能够准确评估变压器运行健康状态,若变压器处于非正常状态,则通过各故障类型打分分析判断具体异常原因。所提方法在进行变压器状态评估时具有广阔的应用前景。     

基于组合赋权与D-S证据理论的变压器状态评估

针对目前变压器状态评估中权重的确定存在的主观不定性过大、调整困难以及无法反映单个因素严重偏离带来的影响等问题,提出了信息熵权与变异系数组合赋权的模糊综合评估方法。通过变压器在线监测实时数据之间的内在关系以及包含的信息量,推导出变压器状态各个评判因子的信息熵权,然后结合相关规程规定,利用变异系数理论,对信息熵权进行修正,得到由客观权重和主观权重相结合的组合权重,然后用D-S证据理论对多项模糊评估证据进行组合评估分析。经实例分析,该方法对变压器状态的评估结果是合理和有效的。     

基于最优权重和区间灰数动态灰靶的变压器状态评估

目前变压器状态评估未考虑多阶段指标信息的变化趋势,且评估指标的权重确定相对简单,造成整体评估的偏差。针对此现状,提出一种基于最优权重和区间灰数动态灰靶的变压器状态评估方法。选取状态评估指标,将指标数据分为效益型和成本型两类,并进行规范化处理。采用层次分析法赋予指标的主观权重;引入方差和均差来衡量指标数据的波动性,赋予指标的客观权重,依据相对熵原理建立优化模型确定指标的最优权重。考虑变压器多阶段状态信息集结和指标的变化趋势,提出基于区间灰数动态灰靶评估方法,以综合靶心度来评估变压器的状态。利用某变电站多台变压器多阶段的历史数据进行算例分析,验证了该状态评估方法的有效性和准确性。     

基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估研究

针对变压器状态单一评价方法存在的不足和影响变压器性能的状态量错综复杂的特征,建立基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估模型。对变压器部件、状态量进行层次结构划分,借鉴专家经验并以层次分析法求得各部件、状态量的主观权重;结合变压器测试数据,运用粗糙集理论分析出各部件、状态量的客观权重;将主、客观权重进行优化组合,以反映各部件、状态量在变压器综合状态评估的权值。运用该模型对两台不同类型变压器的检修数据进行分析并得出变压器状态评价结果,将该结果与实际变压器检修状况对比,结果表明,此模型具有全面准确地评价变压器状态的能力。     

基于灰色关联度和理想解法的电能质量综合评估方法

电能质量的合理性评估是电能分质定价的基础,也是实现电能综合治理的重要依据。为提高电能评估的客观性与科学性,将灰色系统理论引入理想解法中,构造一种新的贴近度指标,判定电能质量的等级及优劣排序,避免了理想解法在遇到贴近度相等时不能区分样本之间优劣性的情况,使得评估更加合理。此外,结合G1法与熵权法确定权重因子,实现了权重的主客观统一,为评估奠定基础。实例分析表明,该方法能细化电能质量的等级,使得评价结果更加客观、合理和全面。     

组合赋权法在电能质量综合评估中的应用

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,该文将几种典型的主观赋权法和客观赋权法相组合建立优化模型,通过求解优化模型来确定电能质量综合评估各指标最终的权重值。该方法克服了单一赋权法的缺点,使得权重的确定更为合理。分析计算表明,利用组合赋权法确定权重值后再对电能质量进行综合评估,比利用任何一种单一赋权法确定权重后再进行综合评估,评估的结果更加客观、完善,更符合实际。     

基于改进灰靶理论的油纸绝缘状态评估

文中将改进灰靶理论应用于变压器油纸绝缘老化状态研究。首先利用回复电压法测量数据以及基于ED等效电路模型辨识相关参数,将提取的参数作为评估油纸绝缘状态的特征量;其次,针对各项特征量对于油纸绝缘老化状态影响各有不同,采用改进层次分析法—熵权法组合算法分配各特征量权重;最后,收集若干台电力变压器数据并进行油纸绝缘状态分级计算,通过实例证明了该方法能有效、合理地评估变压器油纸绝缘老化状态,为变压器状态检修提供参考。     

组合赋权法在电能质量综合评估中的应用

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,该文将几种典型的主观赋权法和客观赋权法相组合建立优化模型,通过求解优化模型来确定电能质量综合评估各指标最终的权重值.该方法克服了单一赋权法的缺点,使得权重的确定更为合理.分析计算表明,利用组合赋权法确定权重值后再对电能质量进行综合评估,比利用任何一种单一赋权法确定权重后再进行综合评估,评估的结果更加客观、完善,更符合实际.     

基于古林法和层次可拓的变压器状态评估

准确评估电力变压器的状态既是合理制定检修策略的基础,同时也对智能电网的发展具有重大意义。针对变压器故障机理复杂,难以客观评估的问题,提出了基于古林法和层次可拓的变压器状态评估方法,将变压器多参数综合评估转化为单目标决策。首先建立层次型指标体系,划分状态等级。利用古林法计算指标权重,通过层次可拓法确定综合评价等级,并与模糊层次分析法(FAHP)计算结果进行对比分析。经实例研究,验证了该方法应用于变压器状态评估的可行性,为变压器绝缘状态检修提供了一种新评估策略。     

基于关联规则与变权重系数的变压器状态综合评估方法

为了提高变压器诊断的准确性和适应设备检修的发展趋势,克服传统智能算法的局限性,提出一种基于关联规则和变权重系数的变压器状态综合评估的方法。根据试验和监测数据建立评估体系,通过9种综合故障和24种单项故障状态量,利用关联规则分别计算置信度和变权重系数,结合变压器的运行状态与检修对照关系,诊断变压器的整体指标。实验结果表明该方法准确率达到91%,能够准确评估电力变压器的健康状态。该方法可为运维人员做设备检修提供科学指导方案,也为其他高压设备的状态评估提供参考和借鉴。     

电能质量在线监测系统海量数据的双列族存储设计

针对高效存储海量电能质量在线监测数据的问题,提出一种基于HBase的双列族电能质量在线监测系统数据库设计新方法。通过将HBase的列族存储架构应用到繁杂的电能质量在线监测数据的高效存储中,然后构造存储优化函数来寻找和设计最优的电能质量在线监测数据存储结构。最后进行几种不同列族数的数据读写时间的对比实验。实验证明:所提的电能质量监测数据双列族存储设计方法可以高效存储海量电能质量监测数据,具有较好的可行性。     

基于IADRC的多CRH5型车网耦合系统低频振荡抑制方法

近年来国内相继出现多起高速铁路车网耦合系统低频振荡,振荡严重时甚至导致动车组牵引封锁。针对多列CRH5型动车组升弓整备投入牵引网时发生低频振荡提出了一种有效抑制方法。首先,分析了多列CRH5型动车组同时升弓接入牵引网的多车网电气耦合系统特性。其次,基于改进自抗扰控制策略对车网系统负载CRH5型动车组整流器的控制器进行优化设计来抑制系统低频振荡。最后,相比原有动车整流器PI控制和传统自抗扰控制技术,在Matlab/Simulink平台下测试验证了基于改进自抗扰控制的多CRH5动车组升弓整备投入牵引网的车侧电气量发生低频振荡抑制的正确性和有效性。     

微网逆变器无功出力按容量分配的改进控制策略

为了解决馈线阻抗不一致导致的微网逆变器无功出力不能均分的问题,提出了一种基于电流下垂控制的改进控制策略。通过测量和计算公共耦合点(Point of Common Coupling, PCC)处的无功电流按额定容量权重所得值,作为所有逆变器的基准值,并由母线信息控制改进的微积分控制器的使能,精确调节无功电流下垂曲线的电压偏置。该方法能够避免馈线阻抗造成的电压跌落,使逆变器按容量分配负荷,对通信依赖程度低,且消除周期功率延迟,具有良好的自适应能力和稳定性。仿真和实验也充分证明了所提控制策略的正确性和可行性。     

基于特征量优选与ICA-SVM的变压器故障诊断模型

为了弥补现有变压器故障诊断方法在油中气体分析(DGA)特征量选取和诊断模型方面的不足,采用IEC三比值法中的3种气体比值作为变压器故障诊断的特征量。同时从含有8种油中溶解气体中任意3种及以上的共254种气体组合中筛选出准确率最高的3组最优DGA特征气体组合,将其作为对照组特征量。然后采用帝国竞争算法(ICA)优化支持向量机的变压器故障诊断模型(ICA-SVM),与标准支持向量机(SVM)法、粒子群优化向量机(PSO-SVM)以及IEC三比值法进行对比。实例结果表明:三气体比值特征量相比3组最优DGA气体组合,故障识别准确率提高了10%左右;ICA-SVM故障诊断模型相比标准SVM法、PSO-SVM和IEC三比值法故障识别准确率提高了7%～35%;综合三比值特征量与ICA-SVM故障诊断模型的准确率为89.3%,相较其他几种方法准确率提升了7%～35%。结果验证了该方法的有效性和准确性。     

变压器间及其与电流互感器暂态交互作用分析和保护对策

交直流混联复杂电网发生扰动和故障期间,变压器之间及其与电流互感器之间将发生暂态交互作用,这一复杂暂态过程,增加了故障判断的难度,影响到继电保护正确动作。近年来,电网发生不少由于变压器空投导致相邻变压器、发电机和输电线路保护误动的事故,威胁电网安全运行。从原理分析、数字仿真以及动模试验等多个层面围绕变压器励磁涌流、和应涌流以及互感器暂态饱和开展研究,论述变压器之间及其与电流互感器暂态交互作用机理,分析电磁暂态对保护的影响,提出保护的应对措施。并讨论了一种多场景仿真平台,可用于电流互感器选型和事故分析。     

一种基于功率闭环控制的改进全局MPPT方法

在部分阴影的条件下,光伏阵列的P-U特性曲线呈现多峰值。针对现有方法在多峰值情况下最大功率点追踪的速度和准确度的不足,提出了一种基于功率闭环控制的改进方法。该方法首先采用功率闭环控制确定最大功率点所在电压范围,其次通过分析粒子群法和0.8倍开路电压法,选取适合算法对该电压范围进行精确的追踪。最后以两种典型的阴影条件为例,对现有的基于功率闭环的方法和所提方法进行对比仿真。结果证明了两种方法均能精确地追踪最大功率点,所提方法在追踪速度上有显著提升。     

基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法

传统的电力变压器DGA故障诊断方法,仅能二值化地判断设备处于健康或故障状态,无法表征变压器的潜在故障情况,也无法确定变压器向故障状态转化的趋势。对此,提出了一种基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法。首先,基于点密度判据进行数据预处理,消除噪声影响。其次,基于大数据聚类思想,计算采样数据和历史故障数据簇的相对邻近度,根据计算结果将设备状态划分为健康、潜伏故障或故障。在此基础上判断故障设备的故障类型,基于故障类型关联权重计算健康设备的健康得分,通过时间序列相似性分析方法获取潜伏故障设备的预测故障发展时间。算例分析验证了该方法的可行性与有效性。     

行波反射法在变压器绕组匝间短路故障定位中的应用

针对变压器绕组轻微匝间短路难以检测的问题,提出利用行波反射波的电压幅值进行匝间短路故障定位的方法。通过在变压器绕组线端输入单个低压脉冲以获取行波反射信号,从采集到的行波反射信号中提取相应的波峰电压幅值,以此作为故障诊断的电气量。根据匝间短路后对应匝波阻抗改变引起的反射电压突变,来实现匝间短路故障定位。仿真结果表明所提方法简单可行。