基于动态阈值的变压器异常状态检测

为提升电力变压器状态检修效率和异常状态检测、预警能力,考虑变压器在线监测数据、检修数据及设备本体数据间的相关性,提出了一种基于动态阈值的变压器异常运行状态检测方法,通过构造动态预测模型对特征参数基线进行刻画。在此基础上,采用贝叶斯网络推算变压器运行状态,以概率大小判断变压器可能状态,并基于实际运行数据对所提方法进行了验证分析。计算结果表明此方法可对异常检测数据有效检测,能够对变压器异常状态准确识别和预测。     

考虑历史工况的电力变压器健康状态评估模型

电力变压器结构、运行工况复杂,影响其健康状态的因素众多,建立有效的变压器健康状态评估模型对其状态进行准确评估是十分必要的。文中提出一种考虑变压器历史运行工况影响的变压器健康状态评估模型。从油色谱试验、电气试验、油化试验数据及现场评估等方面提取相关重要指标作为定量指标和定性指标,通过主客观组合权重和岭型隶属函数完成基于定量指标的变压器状态初步评估结果;考虑变压器历史工况建立定性指标对初步评估结果进行合理修正,完成对变压器健康状态的评估。最后以宁夏地区1台110 kV主变验证了该评估方法的有效性和准确性。文中提出的变压器健康状态评估模型可为变压器的智能运维和健康管理提供参考。     

应用马尔科夫模型评估电力变压器可靠性

为对电力变压器进行可靠性评估,首次提出了基于马尔科夫过程的电力变压器可靠性评估模型。该法将变压器所处的使用状态分为正常运行、绕组故障、预防性试验等11种状态,针对变压器可靠性指标统计数据,结合马尔科夫过程,同时运用频率和持续时间法,建立了综合的变压器可靠性评估模型。通过对变压器可能所处的各个状态概率和其它一些可靠性指标的计算,验证了该模型的正确性。基于马尔科夫过程的电力变压器可靠性评估模型能较准确客观地对变压器可靠性进行量化评估,并且计算简单,具有较强的可操作性,所提出的评估方法为全面分析变压器状态从而制定变压器维护维修策略提供了理论支持。     

人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用

为满足电力系统对变压器资产管理和风险评估的需求,提出了一种基于人工神经网络和信息融合技术的变压器状态评估方法。以预防性试验数据和在线监测数据为例,选择具有代表意义的信息量作为开展评估的静态状态量,除此之外还选取部分静态状态量的变化趋势作为开展评估的渐变状态量,采用非线性指标评价函数对状态量进行归一化处理,综合应用人工神经网络(ANN)和Dempster-Shafer(D-S)证据理论构建多信息融合的变压器状态评估模型。通过对某台500 kV变压器数据的实例分析,验证了该评估模型应用于变压器状态评估中的有效性。该方法将在线监测数据与部分参数的变化趋势紧密结合,有助于提高变压器状态评估的时效性和准确性。     

基于区间权重和改进云模型的变压器状态评估

针对变压器状态等级边界信息随机性和模糊性的问题,提出建立基于正态云理论的变压器状态评估模型。考虑变压器状态评估数据的有限性,提出对变压器少数运行数据进行正态云处理。对于变压器等级边界模糊性问题,提出对变压器各等级进行适度扩展,建立变压器指标等级正态云。根据不同云滴在数据正态云出现的不同概率,计算变压器数据正态云云滴与各评估指标等级正态云之间的关联度,得到评判矩阵。其次,对变压器运行数据进行区间表示。针对各指标区间数据的波动性,计算区间数据的方差和平均差,进而赋予指标不同的权重,在此基础上进行变压器状态评估。通过分析某台变压器运行数据,验证了该方法应用于变压器状态评估中的有效性。     

基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析

大型电力变压器是输变电系统的关键设备,其可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。为了提高变压器可靠性跟踪分析的效率,提出一种基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析方法。给出了适用于多状态变压器的不可靠性指标跟踪算法。根据相关参考文献、专家经验及数据搜集,首次从部件的角度构建了电力变压器贝叶斯网络模型。结合可靠性指标统计,对变压器可靠性进行了跟踪分析,确定了影响变压器可靠性的关键部件,辨识了变压器薄弱环节。通过运用贝叶斯网络对变压器可靠性进行跟踪分析,为变压器的状态维修及全寿命周期管理提供了理论和数据支持。     

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。     

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。     

基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型评估变压器的历史、当前、未来状态,然后利用模糊隶属度函数确定分层模型中变压器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型。实例验证了变压器状态评估模型的正确性和方案的可行性,基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型能较好地满足工程需要,所提出的评估方法为变压器由定期预防性维修向状态维修的过渡提供了技术支持。     

基于可拓分析法的电力变压器本体绝缘状态评估

实现电力变压器状态的准确评估不仅是施行状态检修的核心与基础,同时也是发展智能电网的需要。针对电力变压器故障机理错综复杂和本体绝缘状态具有不确定性,因而难以客观有效评估的问题,以220kV油浸式电力变压器为研究对象,提出了基于物元可拓分析的电力变压器本体绝缘状态评估策略。在对其本体状态评估物元分析的基础上,构造了各评估指标的关联函数,指标关联函数值在正常运行的量变范围内为正,当量变突变到质变时关联函数值取负;通过研究关联函数值与变压器状态的对应关系,探讨了变压器的状态评估策略。实例分析并与其他评估方法比较证明:该方法行之有效,基于物元可拓分析的电力变压器状态评估策略可以为实施状态检修提供参考。     

一种可变权重的变压器运行状态综合评估方法

电力变压器是电力系统的枢纽设备,变压器运行状态直接影响电网的安全运行。及时掌握变压器的各项运行指标并加以分析,对变压器的状态检修工作以及电网的安全运行分析尤为重要。在着重分析影响变压器运行的各状态参量基础上,从实际应用出发,将现有主、客观赋权方法进行有效结合,确定各项运行指标在变压器运行状态评估中的权重,以建立电力变压器运行状态综合评判指标体系。通过对大量样本数据的分析及对现有成果的归纳,验证该状态评估方法的准确性,为变压器状态检修提供较为准确的理论依据。     

基于模糊和证据理论的变压器本体绝缘状态评估方法

对电力设备运行状态进行准确可靠的评估是实施电力系统状态检修的前提和基础。以500 kV油浸式变压器为研究对象,构建了基于模糊和证据理论的变压器本体状态评估模型。选取预防性试验中具有代表性的参数为状态评估的指标,参考评价指标的出厂值和越限值进行指标归一化,利用模糊评判方法确定各个指标相对于不同状态评估等级的隶属度。将这些指标分为油中溶解气体、油化试验和电气试验三个子证据体,利用证据理论对三个子证据体进行信息合成,进而对变压器本体的运行状态进行评估。通过对某台500 kV变压器数据的实例分析验证了该评估模型应用于变压器本体状态评估中的有效性。该评估模型思路清晰,不需要大量的历史数据,为变压器状态评估提供了一种新方法。     

电力变压器运行状态可拓层次评估

电力变压器运行状态评估是指导变压器状态检修及提高电力系统运行可靠性的重要手段.由于影响变压器状态信息因素众多,针对多指标评估中易出现指标不相容而导致评估错误的难题,建立了变压器运行状态评估层次指标体系,提出了基于可拓学的变压器运行状态层次评估模型,将影响变压器状态的多指标评估转换为单目标评估,通过定性和定量相结合的分析...     

基于关联规则与变权重的变压器状态评估方法

为了满足经济效益与社会效益的需要,进一步加强变压器运行的安全性与稳定性,笔者提出了一种对变压器进行状态评估的方法。通过分析变压器运行中各状态量参数,引入基于关联规则的权重计算方法,采用综合分析与变权重评分制的方法,建立起一个较为完善的变压器状态评估体系,以更为准确地评判变压器运行状态的真实工况。实例分析证明,此方法能够为变压器实施状态检修提供有效的参考意见。     

基于关联规则与变权重的变压器状态评估方法

为了满足经济效益与社会效益的需要,进一步加强变压器运行的安全性与稳定性,笔者提出了一种对变压器进行状态评估的方法。通过分析变压器运行中各状态量参数,引入基于关联规则的权重计算方法,采用综合分析与变权重评分制的方法,建立起一个较为完善的变压器状态评估体系,以更为准确地评判变压器运行状态的真实工况。实例分析证明,此方法能够为变压器实施状态检修提供有效的参考意见。     

灰色定权聚类和变权模式在变压器状态评估中的应用研究

针对变压器状态评估因素具有模糊性与灰色性的特点,定权重不能准确评估变压器状态等问题,提出一种基于灰色定权聚类和变权模式的状态评估方法。应用该方法逐层评估变压器状态。首先,引入关联规则中的置信度确定指标定权重矩阵,并对指标进行统一化处理;根据变压器状态等级划分,建立三角白化权函数,利用灰色聚类得到聚类系数矩阵和故障层的状态评估结果;然后,利用变权综合模式获得变权重系数,进而采用模糊评判法评估变压器综合状态。以变压器试验报告数据为依据进行实例分析,结果表明,所提出的变压器状态综合评估方法能够客观、准确地评估变压器状态。     

基于多参量数据回归分析的电力变压器状态监测方法

电力变压器是电网中的核心设备,其运行状态直接关系到系统的供电可靠性和安全。为了充分利用变压器多元状态监测信息,实现对变压器状态的精确感知,对在线监测参量进行了统计分析,确定了监测参数间存在一定相关性。提出基于多状态参量的回归特性进行设备状态分析的PLS-PCA（partial least squares - principal component analysis）方法,即在设备正常运行时,利用偏最小二乘回归（PLS）方法挖掘状态参量之间的关联关系及回归方程,基于回归预测与实际之间的偏差构建了基于主成分分析（PCA）的变压器状态评判方法,通过控制图对比了变压器状态变化检出的能力。通过对变压器正常运行状态和异常运行状态监测数据进行分析,结果表明：多状态参数回归分析可以将变压器的多元监测数据直观地显示出来;该方法利用监测参数间的相关性,通过发现变压器运行过程中状态参数的霍特林统计量,可以提前检测变压器的异常运行状态。     

基于改进理想点解法的电力变压器状态综合评估

变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行状态直接影响系统的安全运行水平。因此,准确判断变压器的运行状态具有重要意义。目前对变压器状态综合评估的研究多是对单台变压器给出了状态评价等级,没有实现对电力企业多台变压器状态的综合排序。对多属性决策理论的理想点解法进行了研究,改进了效益型指标和成本型指标的规范化公式及正负理想解的定义,使之适用于变压器状态综合评估与状态排序,提出了基于理想点解法的变压器状态综合评估模型,为电力企业从整体上掌握多台变压器的状态,从而为变压器的检修决策提供依据。实例分析表明,提出的方法是合理有效的。     

基于电力大数据的配电变压器状态评估方法

配电变压器运行状态直接关系到供电安全可靠性,从电力大数据应用角度,提出了一种基于电力大数据的配电变压器状态评估方法。首先定义了配电变压器运行状态指标体系,包括电压、电流、负载率、三相不平衡度和功率因数五类评价指标。其次为了评估每台配电变压器运行状态,提出了配电变压器理想运行状态,基于灰色分析量化了待评估配电变压器的各个指标灰色关联值。然后基于模糊聚类理论将所有待评估配电变压器看做同一论域进行模糊聚类分析,为供电公司巡视检修计划提供决策支撑。最后利用MATLAB编程进行算例验证,证明了该方法的有效性和可行性。     

融合在线监测数据的变压器状态评估

随着技术的发展,变压器状态评估逐步趋向融合动态在线监测和静态预防性试验数据的综合评价。基于在线油色谱监测数据,提出利用小波模极大值识别快速渐变拐点和跃变点的算法,提高了在线监测评价的准确度。在此基础上,考虑在线监测和预防性试验数据的不同时效,在双层结构的变压器综合状态评价模型中,提出采用时间可信度指标修正各子证据体的可信度,实现了静态数据参与状态评估的动态化处理。实例分析结果表明,融合在线监测数据的变压器综合评估模型较传统变压器状态评估更加准确。