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一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法

2023-08-08 19:42:16

專利名稱:一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法
技術領域:
本發明涉及電路變壓器的分析維修方法,特別涉及一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法。
背景技術:
隨著社會經濟的發展,各行各業及居民用戶對用電安全提高的要求也越來越高,而電力變壓器是電力網絡的核心設備,變壓器的健康狀況對電網安全可靠運行極為關鍵。通過變壓器狀態監測數據,分析變壓器運行狀態並做出維修判斷決策,有利於生產人員科學地安排生產計劃,減少事故的發生。 變壓器在長期運行的過程中,由於電壓、熱、化學、機械振動以及其他因素的影響,出現絕緣老化、材質劣化的現象,以及外部的破壞和影響等,難免引發變壓器故障事故。通過分析其監測數據的變化能判斷變壓器運行狀態,目前,電力部門主要應用傳統方法以及一些智能方法進行分析判斷。傳統分析方法包括IEC三比值法、大衛三角形法等,智能方法常見的有人工神經網絡、專家系統等。傳統方法雖然仍然是電力行業普遍使用的狀態分析方法,但其不足之處日益凸顯。傳統方法往往直接使用原始數據進行故障判斷,未充分考慮數據中的不確定性,只根據單次測量值或近期數據進行判斷分析,參數和閾值的選取依賴專家經驗。人工神經網絡方法具有很強的自學習能力,理論上能實現對任意複雜非線性函數的逼近。然而其訓練過程通常需要大量歷史數據,可生產實際中的故障數據往往佔少數,再加之神經網絡的結構和參數往往缺乏實際的物理意義,不利於調試和改進。專家系統是另一種常用的人工智慧方法,它通過將專業知識和邏輯推理相結合來模擬領域專家解決複雜問題。但是專家系統的建立需要大量的實際經驗,而且很難超越這些經驗而直接從歷史數據中發掘出規律。此外,專家系統內規則的數量隨變量數成指數增長,當變量數較多時可能出現「組合爆炸」效應,需要龐大的計算量。此外,變壓器在運行過程中,除了老化因素外,環境的突變或負載的變化引起變壓器監測數據的起伏,而外界情況趨於緩和時,監測數據可能又會趨於正常。若在不充分考慮變壓器歷史近期數據的情況下,僅僅根據當前數據進行分析判斷,容易導致誤判。此外,在以上傳統方法和智能方法中,很少有決策能力,即只告訴生產人員出了什麼問題,不能告訴生產人員該怎麼做。作為電力系統重要設備的主變壓器主體複雜,運行環境多變萬化,因此在可靠性和安全性上往往也有更高的標準,因此需要專門研究和開發針對主變壓器的狀態分析及決策判斷算法。

發明內容
本發明的目的在於克服現有技術的上述缺點與不足,提供一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,實現歷史數據和專家經驗的有效結合,並結合部分觀測的馬爾科夫模型解決不完全信息下複雜系統的順序決策問題,利用變壓器監測數據進行故障檢測並能做出維修決策建議,有利於維護人員科學地安排變壓器維修計劃,減少事故發生、節約維修成本。本發明的目的通過以下技術方案實現一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,包括以下步驟SI計算同類變壓器歷史監測數據Y在正常狀態的概率分布函數hjy)和故障狀態下的概率分布函數Ii1 (y);S2根據貝葉斯公式計算電力變壓器系統處於故障狀態的後驗概率函數P ;S3利用貝葉斯控制理論的最優值函數計算報警閾值;S4電力變壓器系統投運後,獲取新監測數據,通過新監測數據更新後驗概率P,根據報警閾值,給出最佳維修決策建議。步驟SI所述故障狀態下的概率分布函數Ii1 (y),包括過熱條件下Y的分布函數h1 (y),放電條件下Y的分布函數hld(y)。步驟S2所述電力變壓器系統處於故障狀態的後驗概率函數P,具體形式如下
權利要求
1.一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,其特徵在於,包括以下步驟 SI計算同類變壓器歷史監測數據Y在正常狀態的概率分布函數Iitl (y)和故障狀態下的概率分布函數Ii1 (y); S2根據貝葉斯公式計算電力變壓器系統處於故障狀態的後驗概率函數P ; S3利用貝葉斯控制理論的最優值函數計算報警閾值; S4電力變壓器系統投運後,獲取新監測數據,通過新監測數據更新後驗概率P,根據報警閾值,給出最佳維修決策建議。
2.根據權利要求I所述的電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,其特徵在於,步驟SI所述故障狀態下的概率分布函數Ii1 (y),包括過熱條件下Y的分布函數h1(y),放電條件下Y的分布函數hld(y)。
3.根據權利要求2所述的電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,其特徵在於,步驟S2所述電力變壓器系統處於故障狀態的後驗概率函數P,具體形式如下
4.根據權利要求I所述的電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,其特徵在於,步驟S3所述利用貝葉斯控制理論的最優值函數計算報警閾值,具體為 貝葉斯控制理論的最優值函數具有以下形式
5.根據權利要求4所述的電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,其特徵在於,步驟S4所述通過新監測數據更新後驗概率,根據報警閾值,給出最佳維修決策建議,具體為 將新監測到的數據代入下式中
全文摘要
本發明公開了一種電力變壓器系統狀態分析和維修決策判斷方法,包括以下步驟S1計算同類變壓器歷史監測數據Y在正常狀態的概率分布函數h0(y)和故障狀態下的概率分布函數h1(y);S2獲取新監測數據,並根據貝葉斯公式利用新監測數據更新電力變壓器系統處於故障狀態的後驗概率函數P;S3利用貝葉斯控制理論的最優值函數計算報警閾值;S4電力變壓器系統投運後,獲取新監測數據,通過新監測數據更新後驗概率P,根據報警閾值,給出最佳維修決策建議。本發明的方法利用貝葉斯公式動態更新變壓器的監測數據,能實時反映變壓器狀態,充分利用歷史數據信息科學計算出報警閾值,最終給出維修決策建議,為生產人員合理安排生產計劃提供輔助建議。
文檔編號G06F19/00GK102779230SQ20121019690
公開日2012年11月14日 申請日期2012年6月14日 優先權日2012年6月14日
發明者王珏, 田立斌, 陳婷 申請人:華南理工大學

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