劉玲

【摘要】 本文采用數(shù)理統(tǒng)計方法估算故障隸屬度，通過時間序列灰色預(yù)測法估計某時間內(nèi)各故障隸屬度及其發(fā)展趨勢，對閥值原則進行改進，根據(jù)改進后的閥值原則推斷可能發(fā)生故障的種類及其發(fā)展趨勢。實例分析說明該模型能有效地預(yù)報變壓器故障的發(fā)展情況。

【關(guān)鍵詞】 變壓器 故障預(yù)測 供電系統(tǒng)

油浸式變壓器由于具有較高的絕緣強度、較長的使用壽命，廣泛用于高壓、超高壓輸電系統(tǒng)以及電氣化鐵路牽引供電系統(tǒng)中。變壓器的使用壽命主要由絕緣材料的絕緣強度決定。及時、準確地發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部絕緣故障并預(yù)測故障的發(fā)展趨勢能夠有效減少供電系統(tǒng)停電事故，為運營單位加強負荷管理、制定變壓器維修策略提供理論依據(jù)。

目前，國內(nèi)外針對充油電氣設(shè)備的故障診斷做了大量的研究，并已取得了一定的成果，人工智能方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類分析[1]、灰關(guān)聯(lián)分析[2]、支持向量機等，廣泛應(yīng)用于變壓器故障診斷中，取得較好的診斷效果，但對可能發(fā)生的故障種類、故障的發(fā)展程度以及如何預(yù)防等缺少研究。

本文基于分析加權(quán)隸屬度時間序列，判斷可能發(fā)生的變壓器故障種類，并用實例驗證了該預(yù)測方法的有效性。

一、建模基礎(chǔ)

1.1識別方法

定義1 設(shè)A為論域U上的向量模糊子集 = （A1 ， A2 ， …，An），設(shè)n維普通向量 =（x1，x2，…，xn），Ai（xi）（i=1，2，…，n）為xi對Ai的隸屬度函數(shù)， （）為對模糊向量集合族的隸屬度。

其中（）。

閥值原則：設(shè)論域U上有m個模糊子集A1 ， A2 ， …， Am，構(gòu)成標準模型庫，對任何x0∈U，決定水平a∈[0，1]。若存在i1，i2，…，ik，使，則判決x0相對地隸屬于。

二、故障預(yù)測模型

收集故障變壓器的歷史數(shù)據(jù)，建立加權(quán)隸屬度時間序列，通過灰色理論計算待預(yù)測的故障隸屬度。最后進行歸一化處理，采用改進的閥值原則預(yù)測將要發(fā)生的故障及其種類。

2.1 故障隸屬度時間序列

（1）故障現(xiàn)象集和故障集確定

所謂故障現(xiàn)象集就是油中溶解氣體組分之間關(guān)系。目前采用了IEC三比值法等編碼，故障錯判、誤判現(xiàn)象較常見，雖然加入了模糊原理，仍然沒有徹底解決缺碼、數(shù)據(jù)本身不穩(wěn)定所帶來的問題，本文選擇了氣體之間的比值作為故障現(xiàn)象，研究表明CH4在油中溶解度受到溫度等的影響最小，其他烴類氣體次之，氫氣受到外界因素的影響最大，H2/（C1+C2+H2）值比H2/CH4所外界影響小，統(tǒng)計表明 H2/（C1+C2+H2）、CH4/（C1+C2）、C2H6/（C1+C2）、C2H4/ （C1+C2）、C2H2/（C1+C2）能很好的反應(yīng)變壓器內(nèi)部故障的狀況。

（2）加權(quán)系數(shù)確定

根據(jù)故障現(xiàn)象對故障判別的重要性確定加權(quán)系數(shù)。統(tǒng)計用單故障現(xiàn)象判斷故障時的正判率，然后歸一化處理，即確定了加權(quán)系數(shù)矩陣。采用改進閥值方式判斷，一級閥值取15%，二級閥值取10%。

定義n時刻第i種故障的隸屬度為（），則{（），（），…， （）}便是變壓器故障隸屬度時間序列。

2.2 變壓器故障預(yù)測

根據(jù)故障隸屬度時間序列，預(yù)測一定時間后的各個故障隸屬度，并且基于隸屬度及其趨勢預(yù)測故障的發(fā)展狀況。把{（）}代入式中的，根據(jù)式（1）-（8），預(yù)測（）。采用改進的閥值原則判斷n+1時刻的故障情況。

三、效果分析

筆者統(tǒng)計并選取了52例經(jīng)典故障案例，15個正常實例，預(yù)測結(jié)果與實際比較，結(jié)果如表1所示。如果不計入正常的15臺變壓器，預(yù)測正確率達90.4%，中溫故障、局部放電的實例較少，其預(yù)測的正確率可用更多的實例加以分析，根據(jù)表1分析，模型對各個單個故障情況的預(yù)測較準確。

四、結(jié)束語

及時、準確地發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部故障并預(yù)測故障的發(fā)展趨勢，能夠有效減少供電系統(tǒng)停電事故，為運營單位加強負荷管理、制定變壓器維修策略提供理論依據(jù)。文章結(jié)合模糊識別和時間序列的灰色預(yù)測方法，建立故障預(yù)測模型，采用數(shù)理統(tǒng)計和模糊識別結(jié)合的方法，預(yù)測一定時間后的故障隸屬度，根據(jù)改進的閥值原則，預(yù)測變壓器運行狀態(tài)以及故障的發(fā)展程度。實例表明該方法具有較好的效果。

參 考 文 獻

[1] 符楊，田振寧，江玉蓉，等. 加權(quán)模糊核聚類法在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[J].高電壓技術(shù)，2010，36（2）：371-374.

[2] 宋斌，于萍，羅運柏，等. 基于灰關(guān)聯(lián)熵的充油變壓器故障診斷方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化， 2005，29（18）：76-79.