CN109460879A - 一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***及方法。***包括若干与变压器相连的传感器单元、数据存储单元和处理单元，传感器单元与数据存储单元相连，数据存储单元与处理单元相连。方法灰靶算法建立灰靶，在灰靶中心找到靶心，然后将各指标的模式与标准模式进行比较，最后由等级划分确定评估等级。本发明采用加权灰靶理论对变压器运行状态进行评估，提高了电力设备状态评估的效率和精确度，达到了对设备实行状态维修的目的，更好的保护了变压器、断路器等输变设备。

Description

一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***及方法
技术领域
本发明涉及一种评估技术领域，尤其是涉及一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***及方法。
背景技术
电力变压器状态评估的主要依据就是电力变压器的各种状态信息，如电气试验、油中溶解气体、绝缘油特性、环境因素、运行历史和检修记录。目前，国内外研究比较多并且取得一定成果的是通过油中溶解气体在线监测来评估电力变压器的运行状态。我国DL/T596-1996《电力设备预防性试验规程》将油中溶解气体分析列为油浸电力变压器实验项目的首位。因此有必要设计一种高效率高精确度的评估***及方法。
发明内容
本发明主要是解决上述技术问题，提供了一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***及方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***，包括若干与变压器相连采集有种溶解气体参数的传感器单元、数据存储单元和具有灰靶算法的处理单元，传感器单元与数据存储单元相连，数据存储单元与处理单元相连。
一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，包括以下步骤：
S1.根据选择的状态评判指标，构建指标模式序列并依据最小值极性确定标准状态模式；
S2.对监测数据做灰靶变换；
S3.计算差异空间和监测数据在各指标下的靶心系数；
S4.根据应用贡献度，计算各性能指标对评估结果的权重；
S5.根据靶心系数和权重计算得到靶心度；
S6.设置靶心度等级，根据靶心度等级评估变压器运行状态。
本发明采用加权灰靶理论对变压器运行状态进行评估，提高了电力设备状态评估的效率和精确度，达到了对设备实行状态维修的目的，更好的保护了变压器、断路器等输变设备。本发明在没有标准模式的条件下设定一个灰靶，在灰靶中找到靶心，然后将各指标的模式与标准模式进行比较，最后经由登记划分确定评估等级。
作为一种优选方案，步骤S1的具体过程包括：
S11.选取若干气体作为电力变压的状态评判指标，传感器单元实时采集评判指标的数据；
S12.设定ωi为设备第i个状态模式，ω(k)为设备状态监测的第k个状态参数序列，则建立状态模式ωi：
ωi＝{ωi(1),ωi(2),…,ωi(n)}，
其中n为用于评估气体的数量，
S13.构建指标模式序列：
ω(k)＝{ω1(k),ω2(k),…,ωm(k)}，
其中wi(k)是设备监测的第k个状态指标，在第i个状态模式下的指标取值；
S14.当POLω(k)＝POL(min)，取ω0(k)＝miniωi(k)，ωi(k)∈ω(k)，则标准状态模式为
ω0＝{ω0(1),ω0(2),…,ω0(n)}，
其中POL(min)为指标极小值极性。通常情况下，指标的极性具有极大值极性、极小值极性和适中性三种，本方案中以最小值为例。
作为一种优选方案，步骤S2的具体过程为：
令T为灰靶变换，Tω0＝x0，x0＝(x0(1),x0(2),…,x0(n))＝(1,1,…,1)，Tωi(k)＝xi(k)，并且满足Apr的含义为ωi(k)＝ω0(k),则xi(k)＝1,|ω0(k)-ωi(k)|越小，则xi(k)越接近1，|ω0(k)-ωi(k)|越大，则xi(k)越远离(小于)1，xi(k)∈[0,1]。
令T为灰靶变换，
作为一种优选方案，步骤S3的具体过程为：
S31.设Δ为__，Δ＝{Δ0i(k)|i∈I＝{1,2,…,m},k∈K＝{1,2,…,n}，
Δ0i(k)＝|x0(k)-xi(k)|＝|1-xi(k)|,x0(k)∈x0＝>x0＝Tω0，ζ＝0.5，其中Δ0i(k)为设备监测的第k个状态指标在第i状态模式下取值，偏离第k个状态指标标准模式的绝对程度；ζ为调整权重；
S32.设γ(x0(k),xi(k))为靶心系数，
作为一种优选方案，步骤S4的具体过程包括：
S41.令Tv为极性变换，xi(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，且满足Tvωi(k)＝xi(k),xi(k)∈[0,1],POLxi(k)∈POL(max)；
当POLωi(k)∈POL(min),称Tv为下限变换，记为Tl,
xl(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，即对设备监测的第k个状态指标在i模式下的取值ωi(k)做下限极性变换后取值；
S42.Δi(0,k)＝|xi(0)-xi(k)|,i∈I,k∈K，其中Δi(0,k)为xi(0)与xi(k)间的差异信息，令ΔGR为贡献因子集对应的灰关联差异信息空间，ΔGR上k指标在i点的贡献系数γ(xi(0),xi(k))为：
灰关联度γ(x(0),x(k))为k指标的贡献度，
其中n个状态指标，在m个状态模式下共m*n个状态指标取值，maximaxkΔi(0,k)为m*n个状态指标取值中，偏离各自指标标准模式程度的最大值，i为状态模式，k为状态指标；i＝1,2,……m；k＝1,2,……n，ζ调整权重；
S43.求得各性能指标的贡献度后，用个指标的灰靶贡献度所占总指标贡献度的比例取代常用平均权重，得到各指标的权重qk：
作为一种优选方案，步骤S5的具体过程包括：
根据靶心系数和权重计算xi的加权靶心度：
作为一种优选方案，步骤S6的具体过程包括：
S61.将靶心度进行分级，包括：
第一级，[0.9，1.0]，
第二级，[0.6，0.9]，
第三级，[0.5，0.6]，
第四级，[0.4，0.5]，
第五级，[0.333，0.4]；
S62.根据计算得到的加权靶心度所在级别，判断变压器运行的健康度。靶心度越接近1，变压器运行越健康。
因此，本发明的优点是：采用加权灰靶理论对变压器运行状态进行评估，提高了电力设备状态评估的效率和精确度，达到了对设备实行状态维修的目的，更好的保护了变压器、断路器等输变设备。
附图说明
附图1是本发明的一种结构示意图。
1-变压器 2-传感器单元 3-数据存储单元 4-处理单元。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***，如图1所示，包括若干与变压器1相连采集油中溶解气体参数的传感器单元2、数据存储单元3和具有灰靶算法的处理单元4，传感器单元与数据存储单元相连，数据存储单元与处理单元相连。
一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，包括以下步骤：
S1.根据选择的状态评判指标，构建指标模式序列并依据最小值极性确定标准状态模式；具体过程包括：
S11.选取若干气体作为电力变压的状态评判指标，传感器单元实时采集评判指标的数据；
S12.设定ωi为设备第i个状态模式，ω(k)为设备状态监测的第k个状态参数序列，则建立状态模式ωi：
ωi＝{ωi(1),ωi(2),…,ωi(n)}，
其中n为用于评估气体的数量，
S13.构建指标模式序列：
ω(k)＝{ω1(k),ω2(k),…,ωm(k)}，
其中wi(k)是设备监测的第k个状态指标，在第i个状态模式下的指标取值；
S14.当POLω(k)＝POL(min)，取ω0(k)＝miniωi(k)，ωi(k)∈ω(k)，则标准状态模式为
ω0＝{ω0(1),ω0(2),…,ω0(n)}，
其中POL(min)为指标极小值极性。
S2.对监测数据做灰靶变换；具体过程为：
令T为灰靶变换，Tω0＝x0，x0＝(x0(1),x0(2),…,x0(n))＝(1,1,…,1)，Tωi(k)＝xi(k)，并且满足
令T为灰靶变换，
S3.计算差异空间和监测数据在各指标下的靶心系数；具体过程为：
S31.设Δ为__，Δ＝{Δ0i(k)|i∈I＝{1,2,…,m},k∈K＝{1,2,…,n}，
Δ0i(k)＝|x0(k)-xi(k)|＝|1-xi(k)|,x0(k)∈x0＝>x0＝Tω0，ζ＝0.5，其中Δ0i(k)为设备监测的第k个状态指标在第i状态模式下取值，偏离第k个状态指标标准模式的绝对程度；ζ为调整权重；
S32.设γ(x0(k),xi(k))为靶心系数，
S4.根据应用贡献度，计算各性能指标对评估结果的权重；具体过程包括：
S41.令Tv为极性变换，xi(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，且满足Tvωi(k)＝xi(k),xi(k)∈[0,1],POLxi(k)∈POL(max)；
当POLωi(k)∈POL(min),称Tv为下限变换，记为Tl,
xl(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，即对设备监测的第k个状态指标在i模式下的取值ωi(k)做下限极性变换后取值；S42.Δi(0,k)＝|xi(0)-xi(k)|,i∈I,k∈K，其中Δi(0,k)为xi(0)与xi(k)间的差异信息，令ΔGR为贡献因子集对应的灰关联差异信息空间，ΔGR上k指标在i点的贡献系数γ(xi(0),xi(k))为：
灰关联度γ(x(0),x(k))为k指标的贡献度，
其中n个状态指标，在m个状态模式下共m*n个状态指标取值，maximaxkΔi(0,k)为m*n个状态指标取值中，偏离各自指标标准模式程度的最大值，i为状态模式，k为状态指标；i＝1,2,……m；k＝1,2,……n，ζ调整权重；
S43.求得各性能指标的贡献度后，用个指标的灰靶贡献度所占总指标贡献度的比例取代常用平均权重，得到各指标的权重qk：
S5.根据靶心系数和权重计算得到靶心度；
S6.设置靶心度等级，根据靶心度等级评估变压器运行状态。具体过程包括：
S61.将靶心度进行分级，包括：
第一级，[0.9，1.0]，
第二级，[0.6，0.9]，
第三级，[0.5，0.6]，
第四级，[0.4，0.5]，
第五级，[0.333，0.4]；
S62.根据计算得到的加权靶心度所在级别，判断变压器运行的健康度。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了变压器、传感器单元、数据存储单元、处理单元等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (8)

1.一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估***，其特征在于：包括若干与变压器相连采集油中溶解气体参数的传感器单元、数据存储单元和具有灰靶算法的处理单元，传感器单元与数据存储单元相连，数据存储单元与处理单元相连。
2.一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，采用权利要求1中的***，其特征是包括以下步骤：
S1.根据选择的状态评判指标，构建指标模式序列并依据最小值极性确定标准状态模式；
S2.对监测数据做灰靶变换；
S3.计算差异空间和监测数据在各指标下的靶心系数；
S4.根据应用贡献度，计算各性能指标对评估结果的权重；
S5.根据靶心系数和权重计算得到靶心度；
S6.设置靶心度等级，根据靶心度等级评估变压器运行状态。
3.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S1的具体过程包括：
S11.选取若干气体作为电力变压的状态评判指标，传感器单元实时采集评判指标的数据；
S12.设定ωi为设备第i个状态模式，ω(k)为设备状态监测的第k个状态参数序列，则建立状态模式ωi：
ωi＝{ωi(1),ωi(2),…,ωi(n)}，
其中n为用于评估气体的数量，
S13.构建指标模式序列：
ω(k)＝{ω1(k),ω2(k),…,ωm(k)}，
其中wi(k)是设备监测的第k个状态指标，在第i个状态模式下的指标取值；
S14.当POLω(k)＝POL(min)，取ω0(k)＝miniωi(k)，ωi(k)∈ω(k)，则标准状态模式为
ω0＝{ω0(1),ω0(2),…,ω0(n)}，
其中POL(min)为指标极小值极性。
4.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S2的具体过程为：
令T为灰靶变换，Tω0＝x0，x0＝(x0(1),x0(2),…,x0(n))＝(1,1,…,1)，Tωi(k)＝xi(k)，并且满足xi(k)Aprx0(k)，
令T为灰靶变换，
5.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S3的具体过程为：
S31.设Δ为__，Δ＝{Δ0i(k)|i∈I＝{1,2,…,m},k∈K＝{1,2,…,n}，
Δ0i(k)＝|x0(k)-xi(k)|＝|1-xi(k)|,x0(k)∈x0＝>x0＝Tω0，ζ＝0.5，其中Δ0i(k)为设备监测的第k个状态指标在第i状态模式下取值，偏离第k个状态指标标准模式的绝对程度；ζ为调整权重；
S32.设γ(x0(k),xi(k))为靶心系数，
6.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S4的具体过程包括：
S41.令Tv为极性变换，xi(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，且满足Tvωi(k)＝xi(k),xi(k)∈[0,1],POLxi(k)∈POL(max)；
当POLωi(k)∈POL(min),称Tv为下限变换，记为Tl,
xl(k)为ωi(k)在Tv下的变换值，即对设备监测的第k个状态指标在i模式下的取值ωi(k)做下限极性变换后取值；
S42.Δi(0,k)＝|xi(0)-xi(k)|,i∈I,k∈K，其中Δi(0,k)为xi(0)与xi(k)间的差异信息，令ΔGR为贡献因子集对应的灰关联差异信息空间，ΔGR上k指标在i点的贡献系数γ(xi(0),xi(k))为：
灰关联度γ(x(0),x(k))为k指标的贡献度，
其中n个状态指标，在m个状态模式下共m*n个状态指标取值，maximaxkΔi(0,k)为m*n个状态指标取值中，偏离各自指标标准模式程度的最大值，i为状态模式，k为状态指标；i＝1,2,……m；k＝1,2,……n，ζ调整权重；
S43.求得各性能指标的贡献度后，用个指标的灰靶贡献度所占总指标贡献度的比例取代常用平均权重，得到各指标的权重qk：
7.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S5的具体过程包括：
根据靶心系数和权重计算xi的加权靶心度：
8.根据权利要求2所述的一种基于灰靶算法的变压器运行状态评估方法，其特征是步骤S6的具体过程包括：
S61.将靶心度进行分级，包括：
第一级，[0.9，1.0]，
第二级，[0.6，0.9]，
第三级，[0.5，0.6]，
第四级，[0.4，0.5]，
第五级，[0.333，0.4]；
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