CN102495318A - 一种电容型设备故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
一种电容型设备故障诊断方法,它采用灰关联分析方法,获得电容型设备介质损耗因数tanδ与环境因素的灰关联度,并将得到的灰关联度作为特征量建立待诊断电容型设备的物元模型,然后应用可拓学理论求取待诊断电容型设备物元模型与事先建立好的各典型故障物元模型的灰关联度,最后将这些灰关联度进行比较,待诊断电容型设备物元模型与哪一种典型故障物元模型的灰关联度最高,即可认为该设备存在哪种类型的故障。本发明有效排除了环境因素对诊断结果的影响,不仅可以准确诊断各种可能发生的故障,而且也可以诊断多种故障同时发生的情况。该方法物理意义明确,容易编程实现。
Description
技术领域
本发明涉及一种能够准确诊断电容型设备绝缘故障的方法,属测试技术领域。
背景技术
电容型设备是重要的输变电设备,主要包括电流互感器(TA)、套管、耦合电容器、电容式电压互感器(CVT)等,数量约占变电站设备总量的40%~50%,在变电站中占有重要地位,其绝缘故障不仅影响整个变电站的安全运行,同时还危及其它设备及人身的安全,因此,对电容型设备进行准确的故障诊断具有重要意义。
目前,已有一些研究机构开发出了电容型设备绝缘在线监测***,但关于电容型设备故障诊断的研究相对较少,主要采用介质损耗角正切( )的大小定性判断绝缘是否存在故障,或者通过当前测量值的纵比(主要指历史比较)、横比(主要指相间同类设备)来判断设备状态。
采用介质损耗角正切()的大小定性判断绝缘故障时,由于的在线监测及离线测试数据会受到环境因素(温度、湿度等)的影响,因而对设备故障的判断结果势必也会受到环境因素的影响,造成误判或漏判,而且这种方法不能区分故障的种类,无法指导检修,诊断效果相对较差。
通过当前测量值的纵比、横比来判断设备绝缘状况的方法没有考虑环境因素对监测结果的影响,不同位置、不同时刻监测的数据没有可比性,因此无法适用在线诊断的需要,也无法进行故障种类的区分。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足、提供一种电容型设备故障诊断方法,以准确诊断设备是否存在故障并判断故障类型。
本发明所述问题是以下述技术方案实现的:
一种电容型设备故障诊断方法,它采用灰关联分析方法,获得电容型设备介质损耗因数与环境因素的灰关联度,并将得到的灰关联度作为特征量建立待诊断电容型设备的物元模型,然后应用可拓学理论求取待诊断电容型设备物元模型与事先建立好的各典型故障物元模型的灰关联度,最后将这些灰关联度进行比较,待诊断电容型设备物元模型与哪种典型故障物元模型的灰关联度高即可认为该设备存在哪种类型的故障。
上述电容型设备故障诊断方法,考虑环境温度、湿度这两个环境因素,则故障诊断的具体步骤如下:
(1)以电容型设备介质损耗因数与环境温度、湿度的灰关联度为特征量,建立电容型设备故障诊断物元模型:
(2)采用与步骤(1)相同的方法对已知故障的典型设备进行环境影响测试,建立各种故障类型的典型物元模型Rm;
当式中分母为0时,取:
当式中分母为0时,取:
(4)将待诊断电容型设备物元模型与各典型故障物元模型的灰关联度进行比较,待诊断电容型设备物元模型与哪一种典型故障物元模型的灰关联度最高,即可认为该设备存在哪种类型的故障。
本发明以介质损耗因数与环境因素的灰关联度为特征量建立电容型设备故障诊断物元模型,并根据待诊断电容型设备物元模型与典型故障物元模型的灰关联度诊断电容型设备故障,有效排出了环境因素对诊断结果的影响。该方法物理意义明确,容易编程实现,不仅可以准确诊断各种可能发生的故障,而且也可以诊断多种故障同时发生的情况。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步详述。
图1是本发明电容型设备故障诊断流程图。
具体实施方式
本发明利用了不同故障类型对环境温度、环境湿度的敏感程度的不同的这一特性,通过事先试验获得典型故障物元模型,然后通过待诊设备的物元模型与各种典型故障物元模型的灰关联分析,关联度最高的典型故障类型即为实际故障类型。
灰关联分析方法
灰关联分析(关联度分析)的目的就是寻求***中各因素间的主要关系,找出影响目标值的重要因素。
灰关联分析步骤如下:
1) 确定参考序列x0和比较序列xj
x0 = {x0(1), x0(2), …, x0(n)} (1)
xj = {xj(1), xj(2), …, xj(n)} (2)
2) 计算关联系数
式中ρ为分辨系数,一般取0.5;ζj(k)为在点k处xj序列对 x0序列的关联系数,1 ≤ k ≤ n。
3) 求xj序列对 x0序列的关联度
与参考序列变化态势越接近者,其关联度值越大。
由式(3)、(4)可见,关联系数、关联度不仅直接取决于参考序列x0和比较序列xj,而且间接地取决于其它所有比较序列。
物元理论
为了描述客观事物的变化过程,把解决矛盾问题的过程形式化,可拓学引入了由事物、特征及相应的量值构成的3元组(物元),作为描述事物的基本元素。用表示事物,表示特征的名称,表示关于所取的量值,即来表示物元,、、被称为物元的三要素。
物元理论将实变函数中距离的概念拓广为距的概念,下面介绍几个重要定义:
本发明所述问题是以下述技术方案步骤实现的:
电容型设备在线监测***可以获得反映绝缘状况的监测值序列,但这些测量值会受到环境因素的影响而有较大的差别,因此单一的利用这些在线监测值判断电容型设备的故障是很困难的。本发明提出了一种新的思想,即采用灰关联分析方法分析与环境温、湿度等外界因素的关联度,在不同的绝缘状况下,与环境温度、湿度的灰关联度是不同的。因此,可用与环境温、湿度的灰关联度来构建一个物元模型来描述设备的绝缘状况,如下式:
(2)各种故障类型的典型物元模型建立
采用(1)中介绍的方法对已知故障的典型设备进行环境影响测试,获得其典型物元模型 Rm。
实例:
本发明对所有搜集到的电容型设备故障实例进行统计,由于有些故障类型样本较少或找不到,因此本文只对故障类型进行了简单分类,即只分出了受潮和其他故障两种类型来建立各自的典型故障模型。对于两种类型的故障,抽取几组样本进行统计计算,计算在不同绝缘状况下,与环境温、湿度的灰关联度,利用不同故障类型所对应的与环境温、湿度的灰关联度取值区间,建立两种标准故障的物元模式。
(a)受潮
序号 | ,% | 温度, | 湿度,% |
1 | 0.409 | 7 | 72 |
2 | 0.544 | 7 | 72 |
3 | 0.779 | 7 | 72 |
4 | 0.62 | 20 | 55 |
5 | 0.96 | 20 | 60 |
6 | 2.4 | 27 | 75 |
7 | 0.28 | 22 | 60 |
8 | 0.72 | 27 | 68 |
9 | 0.71 | 25 | 62 |
10 | 0.61 | 25 | 62 |
11 | 0.5 | 25 | 62 |
12 | 0.41 | 25 | 62 |
13 | 0.3 | 25 | 62 |
14 | 0.23 | 25 | 62 |
序号 | ,% | 温度, | 湿度,% |
1 | 0.082488479 | 0 | 0.85 |
2 | 0.144700461 | 0 | 0.85 |
3 | 0.252995392 | 0 | 0.85 |
4 | 0.179723502 | 0.65 | 0 |
5 | 0.33640553 | 0.65 | 0.25 |
6 | 1 | 1 | 1 |
7 | 0.023041475 | 0.75 | 0.25 |
8 | 0.225806452 | 1 | 0.65 |
9 | 0.221198157 | 0.9 | 0.35 |
10 | 0.175115207 | 0.9 | 0.35 |
11 | 0.124423963 | 0.9 | 0.35 |
12 | 0.082949309 | 0.9 | 0.35 |
13 | 0.032258065 | 0.9 | 0.35 |
14 | 0 | 0.9 | 0.35 |
0.845088706 | 0.369606359 |
0.756683456 | 0.389509374 |
0.640117994 | 0.429797535 |
0.488983475 | 0.714599341 |
0.589318045 | 0.838917526 |
1 | 1 |
0.382341425 | 0.664737917 |
0.367588933 | 0.514760148 |
0.367588933 | 0.514760148 |
0.398652786 | 0.777468153 |
0.383016278 | 0.720132743 |
0.367174281 | 0.666098226 |
0.355155483 | 0.627570694 |
0.341493268 | 0.586134454 |
0.333333333 | 0.5625 |
计算得以上样本的标准偏差分别为:
[0.393208723,0.642355201],
[0.531019612,0.734956456],
(b) 其他(结构、质量、工艺等)故障
序号 | ,% | 温度, | 湿度,% |
1 | 0.04 | 18 | 37 |
2 | 0.393 | 27 | 42 |
3 | 0.286 | 25 | 68 |
4 | 0.335 | 25 | 68 |
5 | 0.346 | 25 | 68 |
6 | 0.357 | 26 | 70 |
7 | 0.435 | 26 | 70 |
8 | 0.437 | 26 | 70 |
9 | 0.729 | 30 | 60 |
10 | 0.624 | 30 | 60 |
11 | 0.749 | 30 | 60 |
同样经规范化处理以后的数据如表5所示。
表5 规范化的数据数据
序号 | ,% | 温度, | 湿度,% |
1 | 0 | 0 | 0 |
2 | 0.497884344 | 0.75 | 0.151515152 |
3 | 0.34696756 | 0.583333333 | 0.939393939 |
4 | 0.416078984 | 0.583333333 | 0.939393939 |
5 | 0.431593794 | 0.583333333 | 0.939393939 |
6 | 0.447108604 | 0.666666667 | 1 |
7 | 0.557122708 | 0.666666667 | 1 |
8 | 0.559943583 | 0.666666667 | 1 |
9 | 0.971791255 | 1 | 0.696969697 |
10 | 0.823695346 | 1 | 0.696969697 |
11 | 1 | 1 | 0.696969697 |
表6 灰关联系数
1 | 1 |
0.540210846 | 0.460973095 |
0.556186425 | 0.333333333 |
0.639123919 | 0.361443584 |
0.661259929 | 0.368418255 |
0.574311166 | 0.348853598 |
0.730025807 | 0.400780685 |
0.735136568 | 0.402316199 |
0.913049206 | 0.518730586 |
0.626882547 | 0.700368854 |
1 | 0.4943119 |
计算得以上样本的标准偏差分别为:
[0.610040311,0.840175401],
[0.356024091,0.623890471],
(3)计算待诊电容型设备与各典型故障类型的关联程度
当式中分母为0时,取:
实例:
序号 | (%) | 温度() | 湿度(%) |
1 | 4.09 | -31 | 31.05 |
2 | 1.47 | -20.3 | 27.9 |
3 | 4.55 | -10 | 87.5 |
4 | 16.7 | -7.4 | 93.5 |
5 | 35.03 | -3.5 | 32.625 |
6 | 191.62 | -0.7 | 85 |
7 | 0.8 | 8.5 | 26.2 |
8 | 570.93 | 10.7 | 99 |
则,描述待诊电容型设备的现状的物元模型为:
计算关联函数值得:
,
计算待诊电容型设备与各典型故障类型的关联程度。
对套管解体检查后发现套管内部明显有水滴存在,此电容型设备确实为受潮故障,诊断正确。
本发明方法的优点:
(2)采用可拓诊断方法进行故障诊断分析,物理意义明确,容易编程实现。
(3)可以得出多种可能的故障诊断结果,而且各结果具有不同的灰关联度,按照灰关联度的大小可以排定故障可能的顺序,可以诊断多种故障同时发生的情况。
Claims (2)
2.根据权利要求1所述的电容型设备故障诊断方法,其特征是,所述故障诊断的具体步骤如下:
上式中,为关联系数,由下式确定:
(2)采用与步骤(1)相同的方法对已知故障的典型设备进行环境影响测试,建立各种故障类型的典型物元模型R m;
当式中分母为0时,取:
当式中分母为0时,取:
(4)将待诊断电容型设备物元模型与各典型故障物元模型的灰关联度进行比较,待诊断电容型设备物元模型与哪一种典型故障物元模型的灰关联度最高,即可认为该设备存在哪种类型的故障。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20120613 |