基于最优变权正态云模型的电力变压器绝缘状态评估

电力变压器整体绝缘状态评估过程中的主、客观因素并存,致使评价结果具有较大的随机性和不确定性。为此,笔者提出一种基于最优变权正态云模型的变压器绝缘状态评估策略。首先确定了绝缘状态评估指标体系,并基于复合二元语义实现了主观评估标度的定量转换,通过最优变权确定了各状态量的权重,在合理确定云模型数字特征的基础上,采用正态云模型描述绝缘状态评估中的模糊性与随机性,通过云运算确定绝缘状态及故障类型。实例分析验证了该方法的可行性,为针对性的变压器绝缘状态在线检修工作提供了一种新思路。     

基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法

针对电力变压器故障机理复杂,模糊评价隶属函数的确定具有主观性且未考虑随机性,仅凭油中溶解气体单一因素难以有效评估其潜在隐患的问题,提出了一种新的基于模糊云理论的变压器绝缘状态评估方法。建立了绝缘状态评估体系并进行了等级的划分,在用变权动态确定指标权重的基础上,采用隶属云模型描述其模糊性与随机性,并结合红外热像仪与油中溶解气体分析方法对其绝缘状态进行综合评价。通过实例研究,验证该方法有效易行,为变压器状态检修工作提供了一种新方法。     

基于合作博弈和云模型的变压器状态评估方法

变压器状态评估需要考虑评估指标的模糊性和随机性,因此提出了一种基于合作博弈法和云模型的变压器状态评估方法。该方法首先建立变压器状态评估指标体系,采用合作博弈法获取指标组合权重,利用变权公式对其权重进行修正;采用云模型得到定量指标对变压器各状态等级的隶属度,最后采用分层评估方法得到评估结果。实例分析表明了该方法的正确性及可行性,其评估结果更接近变压器的真实状态。     

基于最优权重和隶属云的风电机组状态模糊综合评估

针对风电机组状态模糊综合评估存在评估指标权重和隶属度确定主观性强的问题,提出了一种基于最优权重和隶属云的风电机组状态模糊综合评估方法。首先,采用层次分析法（AHP）构建状态评估指标体系,引入相对劣化度对状态评估指标进行归一化处理和状态等级划分;其次,采用熵权法和AHP分别确定状态评估指标的客观和主观权重,并通过非线性规划最优化解法确定状态评估指标的最优权重;然后,利用正态隶属云的概念及生成算法,确定状态评估指标对各状态等级的隶属度,构成评估矩阵;最后,通过实例仿真,并与其他评估方法进行比较,验证该方法是更加有效的和合理的。     

基于模糊评判与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估方法北大核心CSCD

针对变压器本体绝缘状态评估中的状态信息指标的不确定性,文中提出了基于模糊评判理论与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估模型,该模型分为本体绝缘状态等级评估与绝缘缺陷风险等级评估。应用模糊评判理论构建等级评估的隶属度函数模型,选择反映变压器绝缘状态的绝缘类指标参量作为模型的输入,应用熵权法改进的DSmT对指标隶属度进行融合得到最终的等级评估结果,该模型有效克服了等级区间界限值过于绝对化的局限性,解决了传统DST高冲突性证据的融合问题。通过实例验证,该模型的评估结果具有一定的有效性,其不仅能够反映变压器本体的绝缘状态等级,还可以反映其具体绝缘缺陷的风险趋势。     

基于灰色关联分析和聚类云模型的变压器油纸绝缘状态评估

电力变压器复合油纸绝缘状态的准确诊断对电力系统安全稳定运行以及设备自身运维具有重要指导意义。针对油纸绝缘介电响应少数特征量评估和未考虑系统随机性导致评估不准确的问题,提出基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与聚类云模型的评估方法。首先,基于回复电压法和扩展德拜模型提取5个相关特征量,建立油纸绝缘状态评估体系。然后,针对多特征量在反映绝缘状态的敏感性差异,采用组合赋权法综合GRA和改进层次分析法,避免了数据信息丢失,使权重分配更加合理。最后,利用云模型雾化特性反映数据随机性,全面考虑评估指标等级分类边界的随机性和模糊性后构建了聚类云模型隶属度选择器。通过多台不同糠醛含量变压器实测数据进行验证表明,该评估方法不仅能够准确反映变压器实际绝缘状态,而且能体现其劣化趋势,为检修策略的制定提供参考依据。     

基于直觉模糊层次分析法的电网运行状态综合评估

科学合理地评估电网运行状态对于预防大停电事故具有重要意义。针对基于传统模糊集理论的评价方法的局限性,提出一种基于直觉模糊层次分析法的电力系统运行状态综合评估模型。该模型同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这3个方面的决策信息,针对属性间重要性构建了直觉判断矩阵,通过直觉模糊数运算算子确定指标权重,并在此基础上建立了动态调整犹豫度的变权重机制,提高了评价的辨识度。提出了用于运行状态评估的得分函数,对直觉模糊数表示的综合评价值进行打分排序。对某实际电网在不同负荷水平及不同运行方式下的运行状态进行评价,结果表明了文中方法的合理性、灵活性和实用性。     

采用最优云熵改进可拓云理论的变压器本体绝缘状态评估方法

状态评估是电力设备状态检修及健康管理的关键环节。以220 kV油浸式电力变压器为研究对象,构建了一种基于最优云熵改进可拓云理论的变压器本体绝缘状态评估模型。首先,针对绝缘状态等级边界的随机性与模糊性问题,提出使用可拓云理论来构建状态评估的基础理论框架;然后,在充分考虑等级划分分明性与模糊性特点的基础上,提出一种可自适应评估对象的最优云熵计算方法,实现了对传统可拓云理论的改进;最后,针对单一赋权方法存在的不足,构建了一种基于模糊集值统计法与熵权法的主客观组合赋权模型,实现了指标权重基于信息变化程度的动态调整。实例研究表明,相较于传统理论,该文所提方法能够有效处理变压器状态评估中的不确定性因素,其评估结果更接近设备的真实状态,具备较高的应用可行性。     

基于证据合成和云模型的变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,建立了一种基于证据合成和云模型的变压器状态评估模型。建立变压器状态评估体系及等级划分标准,运用改进层次分析法和熵权法获取指标权重;运用云模型获得状态量对各状态等级隶属度,结合两种权重分别获得各子系统状态等级隶属度;运用改进的D-S证据理论对各子系统两种状态等级隶属度进行融合,再对各子系统进行整体融合,得到最终状态评估结果。应用实例验证了该方法的可行性和正确性。     

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。     

基于加权灰靶理论的电力变压器绝缘状态分级评估方法

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.     

带变权的电力变压器状态模糊综合评判

针对常权无法客观反映电力变压器部分参数偏离正常值时对整体评估影响的不足,提出了带变权的状态综合模糊评判方法。通过分析影响变压器状态主要方面的特征参量,建立了层次型评估指标体系;在用层次分析法确定指标常权的基础上,引入了基于均衡函数的变权模式,综合考虑指标间的均衡性,并根据实际数据偏离正常值的大小,对常权修正得到变权;最后利用模糊理论确定单因素对各状态等级的隶属度,并基于多级模糊评判的思想分别对各层进行评判,综合得出了变压器状态。用实例比较变权与常权模糊评判的结果表明,应用基于均衡函数的变权综合比常权更合理、客观,其评判结论更接近变压器真实的运行状态。     

基于多维正态云模型的电力变压器状态评估

针对变压器状态评估中对于定量信息评定的模糊性和随机性问题,采用多维正态云模型进行变压器状态评估,其中采用的核空间多维云算法可以有效避免各个指标之间的权重难以权衡的问题。通过对变压器运行数据进行正态云拓展;利用正态云发生器不断产生云滴;根据各个指标给定的区间范围拓展为评级标尺云,以数据云所产生的云滴作为输入,采用多维云算法计算出该变压器的运行状态。以某台变压器运行信息作为分析对象,通过算例分析验证了该方法的有效性,且证明了方法具有简洁、高效和可靠等特点。     

基于云相似度与证据融合的电力变压器状态评价方法

针对电力变压器状态评价过程中存在的不确定性,提出一种基于云相似度和证据融合的电力变压器状态评价方法。首先,考虑到各指标在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,采用云模型来建立状态评价的基本框架。其次,为兼顾状态等级划分的严明性和模糊性,采用改进的云熵优化算法确定云模型的熵值。然后,考虑到指标数据本身的不确定性,利用正向云发生器和云合成算法生成各试验项目待识别云和标尺云,并采用模糊贴近度计算二者间的相似度作为证据源的基本概率分配。最后,采用考虑证据可信度和不确定度的冲突证据修正方法修正证据源,并融合不同证据以判断电力变压器的最终状态。经实例验证,相较于传统方法,所提方法能够有效处理状态评价过程中的不确定性,评价结果符合电力变压器的真实情况,对电力设备状态评价有一定参考价值。     

基于DGA的反馈云熵模型电力变压器故障诊断方法研究

为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题,提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析,并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中,得到故障特征气体的云模型参数值,构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来,降低了对单个标准正态云模型的依赖性,充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息,提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法,可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高,并具有较好的理论价值和应用前景。     

基于进化雷达图的油纸绝缘状态进阶评估方法

为提高油浸式变压器运行的可靠性及降低其全寿命周期成本,将状态检修引入大型油浸式电力变压器势在必行。由于油纸绝缘的寿命决定整个变压器的寿命,所以完善的变压器油纸绝缘的状态评估方法的建立是变压器状态检修的实现的前提。文中将进化雷达图引入油纸绝缘的状态评估过程,提出了将单指标初步评价与多指标综合评估相结合的油浸式变压器油纸绝缘状态进阶评估方法,并确立了完整的评估流程,实现了对油纸绝缘状态的定性及定量评估。通过算例分析,证明了该方法具有步骤简洁、快捷有效且易于在线实现的特点,为油浸式变压器油纸绝缘状态评估的实现提供了新的思路。