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变压器运行状态的有效评估是指导电力变压器状态检修以及保证电力系统安全可靠运行的重要手段。在变压器智能组件得到的各类在线监测状态信息量的基础上,引入可拓理论,建立了基于在线监测的变压器状态综合评估模型。采用改进层次分析法与灰色关联分析相结合计算得到综合权重,指出该方法克服了单一方法确定指标权重的局限性;基于物元理论和关联函数理论构建变压器状态综合评估模型,实现对变压器状态定性和定量相结合的状态评估,为变压器的状态检修提供了决策依据。实例分析证明了该评估模型的准确性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于灰色模糊综合评判的高压断路器状态评估 总被引:4,自引:0,他引:4
针对高压断路器状态评估因素具有模糊性和灰色性的特点,将灰色模糊理论应用到高压断路器的状态评估中。基于试点工程,建立考虑高压断路器运行机理的递阶层次评估模型;采用层次分析法计算各层次评估因素权重集的模部,结合信息充裕程度及专家经验,确定相应评估因素权重集的灰部;综合定性分析与定量分析,以隶属度描述评估因素与状态等级间的模糊关系,并引入点灰度描述模糊关系的不可信程度,建立灰色模糊判别矩阵,进而对高压断路器运行状态进行综合评估。实际算例表明,所提模型能够客观有效地评估高压断路器的状态。 相似文献
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基于灰色理论的电力变压器运行状态评估 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于灰色理论的电力变压器运行状态评估方法,建立了变压器运行状态评估模型。该方法首先运用改进后的非等间隔GM(1,1)模型和缓冲算子GM(1,1)模型对已知的变压器油色谱试验信息进行分析预测,再对其进行评分,根据评分结果将变压器综合运行状态进行分类,并给出相应的维修策略,从而为变压器的检修和维护提供相应的技术依据。实例评估分析表明,该评估方法是可行实用的。 相似文献
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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。 相似文献
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应用灰关联分析法对煤在燃烧过程中的燃烧条件(包括燃烧温度、保温时间和燃烧气氛)与硫析出率间的关系进行了研究。结果表明,保温时间对硫析出率的影响最大,燃烧温度、燃烧气氛对硫析出率的影响最小。灰关联分析计算结果与极差分析法的结果一致,因此灰关联分析法可作为新的思路和方法,应用于煤燃烧条件对硫析出率影响的研究中。 相似文献
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基于加权灰靶理论的电力变压器绝缘状态分级评估方法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对电力变压器绝缘状态评估问题,提出了一种在没有标准故障模型的情况下进行变压器状态分级识别的新方法.本文将加权灰靶理论引入变压器绝缘状态评估中,结合油中溶解气体分析技术,构建了变压器状态评估的算法及实现步骤.运用灰贡献度分析理论解决了变压器绝缘状态评估中各指标的权重问题.同时结合电力变压器实际情况,根据变压器故障按严酷程度的分布提出了变压器绝缘状态分级的方法.实验表明,该方法能够有效地解决在没有标准故障模型的情况下变压器绝缘状态识别的问题,为变压器状态评估提供了一种新的方法. 相似文献
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风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了实现风电机组故障预警和智能状态检修,提出了风电机组运行状态趋势的灰色非等间隔预测研究。首先,考虑不同间隔段历史数据所反映机组趋势和变化规律差别,对监测数据抽取多组非等间隔时间序列,利用平均弱化缓冲算子,分别建立非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。其次,引入关联度概念,选择各组非等间隔灰色预测值与实际值之间最大关联度的预测结果,应用建立的灰色关联组合预测模型,对某850kW变速恒频风电机组的发电机转速及部件温度等运行状态参数进行预测。最后,对某2MW风电机组运行转速进行预测,并与反向传播(BP)神经网络和支持向量机方法的预测结果进行比较,结果表明风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测具有较高的精度。 相似文献
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基于灰色综合聚类分析法的发电设备状态评价 总被引:1,自引:0,他引:1
大容量汽轮机组是一个复杂的机电系统,具有故障率高和故障危害性大的特点。因此,为了避免出现严重的后果,对汽轮机组进行运行状态的监测和状态综合评价就很有必要。针对发电机组包含设备复杂,各子系统之间以及子系统与系统之间关联性强,运行时状态复杂,难以用精确方法确定其运行状态的现状,同时考虑模糊综合评价法中隶属度无显著性差异,从而无法得到合理的分析结果这一问题,提出了用灰色综合聚类分析法来对机组状态进行评价,根据各性能参数的劣化度计算得到系统/设备所属灰类,有效地克服了模糊综合评价法中隶属度差异小的问题。通过实例分析,该方法应用于发电设备状态评价时优于模糊综合评价法,有一定的实用价值。 相似文献