一种多维度信息融合的变压器可用状态在线评估方法

摘要

本发明提供一种多维度信息融合的变压器可用状态在线评估方法，本发明具体步骤为：首先，通过多个监测量，得到变压器单项项状态的评估；其次，确定变压器的各单项评估的指标权重，信息融合后得到变压器综合可用状态评估；最后建立一套安全裕度曲线修正模型，根据变压器的运行维护状态对安全裕度曲线进行修正。本发明将能够更加准确地把握变压器的运行状态，同时也将克服以往设备周期检修所带来的部分设备失修或过修的缺陷，能在很大程度上缓解变电设备日益增加与检修、维修人员相对不足的矛盾。

说明书

技术领域

本发明是涉及变压器监测技术领域，具体涉及多维度信息融合的变压器可用状态在线评估方法。

背景技术

充足的电力供应是国家现代化建设和社会经济发展的基础。随着工业、农业和军事领域自动化应用程度的不断提高,人们对电力的需求和高效率输电的需求也急剧上涨,电力技术也随之迎来了一个又一个迅猛的发展。电力变压器作为电压等级调整、能量输送和潮流控制的核心设备,是电能输送中不可替代的一员。因此,电力变压器的稳定、高效、安全和长久的运行必然是电力系统安全运行过程中不可忽视的因素。

作为最重要的一次电力设备之一,担负着变压这一独特的功能。变压器不仅制造技术涉及机械、电磁、电化学和热学，而且造价非常的昂贵,其故障所带来的经济损失很可能远远超过设备本身的价格。即电网系统带来的冲击所产生的附加损失,工厂生产的突然中断、交通或医疗设施的断电,而这些附加的损失往往会大大超出电力设备本身的价值,使故障所引发的后果更加严重化和扩大化。更严重的情况下,可能会造成人员的伤亡,甚至会致使某些电力储备不足的企业工厂生产崩溃。由此可见,保证变压器为主的电力设备安全、稳定、高效的运行,对提高社会经济发展、保证企事业顺利运作和保障人民正常生活都具有十分重要的意义和重要作用。

随着人们对电力需求的不断提高,南方电网提出了建设智能电网、绿色电网的概念,要求电力系统的运行、维护、发展和扩大逐步实现智能化。变压器作为电力系统中最重要的一次设备之一,其监测和维护方法在很大程度上影响着电力系统智能化进程。传统的变压器检测方式是在一定的时间周期点,对变压器各项参数、性能和运行状态进行停机式数据釆集,然后人工处理,并以此为依据对变压器进行状态判断和控制,这种检测方法称为定期检修。

定期检修需要占用大量的人力物力,同时在一段时间内暂停运行所检修的电力设备。这种方法无法做到实时准确地获取变压器运行信息，大部分所获信息都是滞后的，在检修的间隔周期中，电力系统的故障运行状态无法及时的被发现，很有可能导致严重事故产生。不仅如此,按照硬性计划和规定对电力系统进行维护的方法业给企业和公司带来了很多不必要的经济损失。在生产高效化、经济最大化和运行安全化的大趋势下,这种方法己经不再适用于对电力设备实时准确的监测和维护了。

可见，变压器在线监测对整个电力企业的状态检修和提高资产利用率而言具有非常重大的意义，一种全面、准确、实时、智能和高速的变压器监测系统就成了建设智能电网不可或缺的一部分，变压器的在线监测在完成状态检测任务的同时，还能实时地在线监测变压器的状态，更快地对变压器故障进行事故预警，从而避免重大事故的发生，与此同时，变压器在线监测还能为变压器故障后检修提供大量的数据参考信息，降低了检修成本。

因此，基于变压器在线监测所易于测量的热机化电类的各参量基础上，既包括传统的变压器自身设备层面的数据综合分析，又考虑变压器所在的电网运行场景影响，开展变压器的多维度信息融合与状态评估应用研究。本发明既涵盖了变压器的当前本体的在线监测数据，又考虑了变压器的电网运行场景的影响，准确的状态评估将为电力企业提高供电可靠性和延长变压器的使用寿命注入强大的助力。

发明内容

本发明目的在于通过对变压器自身电热化机方面以及电网运行场景方面的多参量进行信息融合，实现在线评估变压器的可用运行状态，及时(实时)掌握所检测的变压器真是状态及其发展趋势，可用于指导变压器的状态检修。

本发明提出一种多维度信息融合的变压器可用状态在线评估方法，其特征在于在线监测变压器的电学、热学、化学和机械这四个维度的多方面信息，并将这四个维度的多个状态信息量进行信息融合，实现在线评估变压器的可用运行状态，具体包括以下步骤：

(1)通过多个监测量的信息融合，分别得到变压器的四个维度即电学、热学、化学和机械四项评估状态；

(2)将步骤(1)所得数据进行归一化处理；

(3)分别确定各项监测量数据对变压器某一项状态的指标权重以及变压器各项状态对变压器整体可用状态的指标权重；

(4)建立综合评价模型，判断变压器当前的运行状态，根据各指标的实际情况将变压器5种状态区别分为：良好、正常、可疑、可靠性下降、危险状态，并对潜在缺陷进行判定；

(5)对由步骤(2)得到归一化测量数据进行信息融合处理，以得到变压器各项状态的评估值；

(6)将步骤(5)得到的变压器各项状态评估进行信息融合得到变压器综合可用状态评估；

(7)对变压器的可用状态进行在线评估并绘出变压器可用状态的动态曲线，判断变压器当前运行状态的安全裕度。

进一步地，步骤(1)中，电学维度的监测物理量包括：

1)铁芯夹件接地电流；

2)局部放电；

热学维度的监测物理量包括：

1)油温；

2)变压器绕组即几何位置中间的温度；

3)变压器外壳温度；

4)空气温度；

化学维度的监测物理量包括：

3)油色谱(H₂,CO,CH₄,C₂H₄,C₂H₂,CO₂)；

4)油中微水；

机械维度的监测物理量包括：

3)震动；

4)噪声。

进一步地，上述指标权重的确定采用基于未确知理论优化的专家主观赋值与变权重相结合的方法，其具体步骤如下：

(3.1)先获取多位专家对各项指标权重的主观赋值；

(3.2)运用未确知理论对多位专家的主观赋值进行优化，优化后的各项指标权重值作为各个指标的常权重值；

(3.3)根据各项指标的评分以及常权重值，运用变权公式获得各项指标的变权重值，其变权公式如下：

$w_i(x_1,\mathrm{...},x_m)=\frac{{w_i}^{\left(0\right)}/x_i}{{\Sigma }_{j=1}^m{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}---\left(1\right)$

上式中，w_i(x₁,…,x_m)为第i个单项状态量的变权重系数，x_i为第i个单项状态量的评分值即单项测量数据的归一化值，m为单项状态量的个数，w_i⁽⁰⁾为第i个单项状态量的常权重系数。

进一步地，步骤(2)采用半梯形函数法进行数据归一化，具体如下：

对于规程规定为要求小于注意值的实验数据，其量化公式为

$X_i=\left(\begin{array}{cc}1,& X<0.7X_0\\ \frac{1.3X_0-X}{0.6X_0},& 1.3X_0>X>0.7X_0\\ 0,& X>X_0\end{array}\right)---\left(1\right)$

对于规程规定为要求大于注意值的情况，其量化公式为

$X_i=\left(\begin{array}{cc}1,& X>1.3X_0\\ \frac{X-0.7X_0}{0.6X_0},& 1.3X_0>X>0.7X_0\\ 0,& X\le 0.7X_0\end{array}\right)---\left(2\right)$

上式中，X₀表示规程规定的注意值，X为测量所得的数据，X_i为归一化处理后的值。

进一步地，步骤(3)中根据历史数据确定指标权重取值，处理信息的冗余与调整证据之间的冲突，其具体方法如下：

采用的指标权重确定方法为主观赋权与变权重相结合，其中由专家主观赋权来确定常权重值,并运用未确知理论对主观赋值进行优化，未确知数学理论认为,对不确定信息,用区间及该信息在区间上的信度分布表示会比用确定的实数更全面也更符合实际情况；

对任意闭区间[a,b],a＝x₁<x₂<…<x_n＝b,若函数满足

且则称[a,b]和构成一个p阶未确知有理数，记作[[a,b],]；当p＝1且α＝1时退化为实数；设有m位专家对评估变压器综合状态的n个指标进行重要性评价,通过评价得到m位专家关于n个指标的估计值,将同一指标j取值相同的信度值乘以专家可信度后分别加以合并,可得指标j的重要性未确知有理数:

式中,j＝1～n；n为指标个数；[x₁,x_r]为指标重要性取值区间；为指标重要性值可信度分布密度函数；表示指标j的重要性取值同为ω_l的评价者信度和；计算该未确知有理数的数学期望值对x仅在一点处可信度不为零，显然这个不为零的点即为指标j的权重赋值。

进一步地，对于电、机、化、热四项综合状态量测量值的确定方法如下：

$T_i=\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{x}_i{w}_i---\left(6\right)$

其中T_i为综合状态量的评分值，m为这项综合状态量所包含的单项状态量个数，x_i为第i个单项状态量的评分值，w_i第i个单项状态量的常权重系数；电、机、化、热四项综合状态量的变权重系数的确定同上述单项状态量变权重的确定方法一样，最后将四项综合状态量进行信息融合获得变压器综合可用状态评估值。

本发明提供的一种多维度信息融合的变压器可用状态在线评估系统与方法，与现有技术相比，能够在线监测变压器电、热、化、机方面的更多信息量，分两步进行信息融合之后得到变压器当前的综合可用状态及趋势。能够大量减少现场的巡维工作量，更准确、及时掌握变压器的在线运行状态，并得到建议以确定所监测的变压器：能否继续运行、或者需要安排检修，从而大幅度降低维修成本和延长变压器运行时间。

附图说明

图1是实例中监测系统架构示意图。

图2是实例中信息处理的整体流程图。

图3是实例中评估方法具体步骤流程图。

图4是实例中变压器总体可用状况动态曲线图。

具体实施方式

以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此，需指出的是，以下若有未特别说明之过程，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。

图1是本实例监测系统架构示意图。以进一步说明一种多维度信息融合的变压器可用状态在线评估方法，如图3所示，其包括以下步骤：

(1)分别测如下参数：铁芯接地电流、局部放电异常、油温、绕组温度、变压器外壳温度、空气温度、油色谱(H₂,CO,CH₄,C₂H₄,C₂H₂,CO₂)、震动、噪声，如图2所示。

(2)将步骤(1)所得数据进行归一化处理。采用半梯形函数法进行数据归一化，具体如下：

对于规程规定为要求小于注意值的实验数据，其量化公式为

$X_i=\left(\begin{array}{cc}1,& X<0.7X_0\\ \frac{1.3X_0-X}{0.6X_0},& 1.3X_0>X>0.7X_0\\ 0,& X>X_0\end{array}\right)---\left(1\right)$

对于规程规定为要求大于注意值的情况，其量化公式为

$X_i=\left(\begin{array}{cc}1,& X>1.3X_0\\ \frac{X-0.7X_0}{0.6X_0},& 1.3X_0>X>0.7X_0\\ 0,& X\le 0.7X_0\end{array}\right)---\left(2\right)$

上式中，X₀表示规程规定的注意值，X为测量所得的数据，X_i为归一化处理后的值。

(3)分别确定各项测量数据对变压器某一项状态的权重以及变压器各项状态对变压器整体可用状态的权重。

(4)建立综合评价模型，判断变压器当前的运行状态，根据各指标的实际情况将变压器5种状态区别分为：良好、正常、可疑、可靠性下降、危险状态，并对潜在缺陷进行判定。

(5)对由步骤(2)得到归一化测量数据进行信息融合处理，以得到变压器各项状态的评估值。

(6)将步骤(5)得到的变压器各项状态评估进一步证据融合得到变压器综合可用状态评估。

(7)对变压器的可用状态进行在线评估并绘出变压器可用状态的动态曲线(如图4)，判断变压器当前运行状态的安全裕度。

如图4所示的变压器总体可用状况动态曲线，投入运行的变压器随着时间推移其可用状态在不断发生变化，当运行状态接近图中红色箭头所指示位置时，变压器将很快进入可靠性下降状态，此时可加强对此变压器的巡检工作，提前安排检修以避免发生事故。

在上述步骤(3)中，根据历史数据确定个信息的权重取值，处理信息的冗余与调整证据之间的冲突，其具体方法如下：

采用的指标权重确定方法为主观赋权与变权重相结合。其中由专家主观赋权来确定常权重值,并运用未确知理论对主观赋值进行优化，未确知数学理论认为,对不确定信息,用区间及该信息在区间上的信度分布表示会比用确定的实数更全面也更符合实际情况。

对任意闭区间[a,b],a＝x₁<x₂<…<x_n＝b,若函数满足

且则称[a,b]和构成一个p阶未确知有理数，记作[[a,b],]。当p＝1且α＝1时退化为实数。设有m位专家对评估变压器综合状态的n个指标进行重要性评价,通过评价得到m位专家关于n个指标的估计值,将同一指标j取值相同的信度值乘以专家可信度后分别加以合并,可得指标j的重要性未确知有理数:

式中,j＝1,2,…,n；n为指标个数；[x₁,x_r]为指标重要性取值区间；为指标重要性值可信度分布密度函数；表示指标j的重要性取值同为ω_l的评价者信度和。计算该未确知有理数的数学期望值对x仅在一点处可信度不为零，显然这个不为零的点即为指标j的权重赋值。

对于变权重的确定，其具体方法如下：

文献中所给出的典型变权重计算公式如下：

$w_i(x_1,...,x_m)=\frac{{w_i}^{\left(0\right)}/x_i}{{\Sigma }_{j=1}^m{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}---\left(5\right)$

上式中，w_i(x₁,…,x_m)为第i个单项状态量的变权重系数，x_i为第i个单项状态量的评分值(即单项测量数据的归一化值)，m为单项状态量的个数，w_i⁽⁰⁾为第i个单项状态量的常权重系数。

对于电、机、化、热四项综合状态量测量值的确定方法如下：

$T_i=\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{x}_i{w}_i---\left(6\right)$

其中T_i为综合状态量的评分值，m为这项综合状态量所包含的单项状态量个数，x_i为第i个单项状态量的评分值，w_i第i个单项状态量的常权重系数。

电、机、化、热四项综合状态量的变权重系数的确定同上述单项状态量变权重的确定方法一样，最后将四项综合状态量进行信息融合获得变压器综合可用状态评估值。

下面对变压器第一阶段融合中热学维度这一综合状态的变权重方法进行举例：

热学维度中的四项单项评估指标的定权重值如表1所示.

表1

指标定权重值变压器油温w₁⁽⁰⁾＝0.314变压器绕组温度w₂⁽⁰⁾＝0.411变压器外壳温度w₃⁽⁰⁾＝0.167空气温度w₄⁽⁰⁾＝0.108

其中变压器油温的评分值(即归一化数据)x₁＝0.64，变压器绕组温度的评分值x₂＝0.88，变压器外壳温度的评分值x₃＝0.92，空气温度的评分值x₄＝0.94。根据式(5)进行变权计算可得：

$w_1(x_1,x_2,x_3,x_4)=\frac{{w_1}^{\left(0\right)}/x_1}{{\Sigma }_{j=1}^4{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}=\frac{\frac{0.314}{0.64}}{\frac{0.314}{0.64}+\frac{0.411}{0.88}+\frac{0.167}{0.92}+\frac{0.108}{0.94}}=0.391$

$w_2(x_1,x_2,x_3,x_4)=\frac{{w_2}^{\left(0\right)}/x_2}{{\Sigma }_{j=1}^4{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}=\frac{\frac{0.411}{0.88}}{\frac{0.314}{0.64}+\frac{0.411}{0.88}+\frac{0.167}{0.92}+\frac{0.108}{0.94}}=0.372$

$w_3(x_1,x_2,x_3,x_4)=\frac{{w_3}^{\left(0\right)}/x_3}{{\Sigma }_{j=1}^4{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}=\frac{\frac{0.167}{0.92}}{\frac{0.314}{0.64}+\frac{0.411}{0.88}+\frac{0.167}{0.92}+\frac{0.108}{0.94}}=0.144$

$w_4(x_1,x_2,x_3,x_4)=\frac{{w_4}^{\left(0\right)}/x_4}{{\Sigma }_{j=1}^4{w_j}^{\left(0\right)}/x_j}=\frac{\frac{0.108}{0.94}}{\frac{0.314}{0.64}+\frac{0.411}{0.88}+\frac{0.167}{0.92}+\frac{0.108}{0.94}}=0.093$

变压器油温的评分值较低表明这一单项状态的劣化程度较大，应增大这一单项状态的权重从而使整个监测系统更为准确。上述计算结果显示，变权计算后的变压器油温的权重w₁(x₁,x₂,x₃,x₄)＝0.391大于之前的定权重值w₁⁽⁰⁾＝0.314，证明其变权处理是有效的。