基于模糊决策的电力变压器风险评估方法

针对传统风险评估方法存在评价指标等同对待、当风险优先级(RPN)相等时无法进行评估、评估结果准确性低等不足,提出了基于模糊多准则决策的电力变压器风险评估方法,并成功应用于电力变压器故障模式的风险评估.该方法在对电力变压器进行故障模式及影响分析(FMEA)的基础上,选择发生度、严重度和可检测度作为电力变压器的风险评价指标;采用三角模糊数对3项风险评价指标分别进行模糊化处理,运用熵重法确定各评价指标的权重以表现其相对重要度;通过使用模糊多准则决策理论对故障模式进行排序最终得到风险评估结果.评估实例表明,该方法不仅有效地克服了传统评估方法无法实现评价指标的区别对待和当风险优先级(RPN)相等时无法进行评估这两大不足,而且能有效提高评估结果的准确性.     

变压器故障发生概率的多特征参量综合评估方法

提出了一种电力变压器故障发生概率多参量综合评定方法.通过归纳和整理预防性试验规程以及大量现场运行经验,筛选出能够有效反映电力变压器运行状态的32个参量;根据特征参量是否具有注意值的特点,分别提出了故障发生概率的模糊评价方法和相对劣化度评价方法;应用改进层次分析法建立了电力变压器故障模式发生概率综合评定方法.评估实例表明,该方法能够充分合理利用多特征参量信息,准确评估电力变压器的故障发生概率,弥补了传统评定方法同等对待各种特征参量的不足,解决了电力变压器可靠性评估过程中多故障模式发生概率的评定难题.     

基于模糊灰色关联分析的故障样本集评估方法

为了在测试性验证试验之前获得理想的故障样本集.提出了一种基于模糊灰色关联分析的故障样本评估方法.首先确定了用于评估故障样本的指标,该指标有效地将样本量、样本结构和故障注入等多个特性指标综合考虑.利用模糊层次分析法确定各个指标的权重,然后通过灰色关联分析建立了故障样本集与故障模式集的距离模型,通过该距离模型来捕述故障样本集对故障模式集的代表性.应用表明,该方法可以有效评估故障样本集,并可指导故障样本的选取.     

一种数控机床故障模式重要度分析新方法

针对数控机床故障模式重要度传统分析方法主观性较强、基础数据匮乏且一般较少从整机角度进行分析的问题,提出一种基于影响因素模糊定量评价和蒙特卡洛仿真的数控机床故障模式重要度分析新方法。该方法在综合考虑数控机床故障模式重要度各影响因素的基础上,建立了数控机床故障模式重要度评价因素集;应用Delphi法确定影响因素的评价等级和评分准则,同时结合变异系数法和均值的思想确定专家权重来修正因素评分;并利用模糊层次分析法确定各评价因素的权重及优先等级;然后结合线性加权模型,编写MATLAB程序进行蒙特卡洛仿真,对各故障模式进行重要度统计分析,从系统的角度对各故障模式的重要度进行等级排序;通过实例验证了该方法的合理性与有效性。     

基于模糊理论的数控机床液压系统故障树分析

以某数控机床液压系统为研究对象,针对其故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点,将模糊理论引入故障树分析中,采用三角型模糊数来描述底事件发生概率.通过分析该系统故障发生的机理,建立了该系统的模糊故障树,在定性分析的基础上进行定量计算,得到了基本事件的模糊重要度这项可靠性指标,为系统的可靠性评估、故障诊断以及维修决策提供了理论依据.     

基于T-S模糊故障树的家用空调可靠性分析

为降低家用空调运行故障率以提高用户体验度和减小家用空调高空维修作业风险,提出应用T-S模糊故障树分析法分析家用空调的可靠性.用T-S模糊门描述空调系统各事件间的联系,用模糊数描述部件的故障程度.根据建立的空调系统T-S模糊故障树模型,计算出顶事件不同状态下的模糊失效可能性,分析顶事件不同状态下各部件的重要度,找出影响整机可靠性的关键部件.该方法有效克服了传统故障树在处理模糊信息及故障机理不确定等方面的不足,提高了家用空调故障分析的准确度.通过对某型号壁挂空调T-S模糊故障树的实例分析,进一步验证了该方法的可行性和准确性.研究表明,T-S模糊故障树方法可为有效降低空调系统的故障提供依据,在空调设计阶段采取相应的措施可有效提高空调产品的可靠性.     

基于模糊贝叶斯网络的电力设备故障诊断和状态评估

针对电力设备在运行过程中故障程度模糊和全景状态的不确定问题,提出一种融合模糊函数改进的贝叶斯网络故障诊断和状态评估方法.在该网络中,采用贝叶斯概率测度多维特征指标与不同故障之间的关联性,构造时变评分函数整合具有不同时效性的特征信息,量化故障发生的模糊状态.另外,基于危害性对故障进行分级,在网络中融合多个模糊函数,分别描述不同故障对应连续变化的模糊状态在全景状态评估中的模糊重要性;在此基础上,计算设备运行的综合评分值,推测其所处的状态等级和潜在故障.最后,以500 kV油浸式电力变压器为例对所提方法的有效性进行实验和分析,结果显示该方法的应用准确率远高于现有的线性评价方法.     

基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法

针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法:利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运输车液压系统进行模糊可靠性评估,计算根节点状态重要度等可靠性指标,为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。     

模糊DEMATEL算法在安全性分析中的应用

考虑到在传统安全性分析方法中存在难以用准确数据描述系统的失效状态、确定失效模式优先级的问题,提出了将决策试验与评估实验室法(DEMATEL)和模糊集理论相结合的模糊DEMATEL算法,并将其应用到故障模式和影响分析法(FMEA)中。由专家对故障模式进行评价,借以模糊数的形式表示出来,计算得到各故障原因的原因度,确定影响因素。以民机货舱的动力驱动单元(PDU)为例进行了应用,通过改进的FMEA对故障树分析法(FTA)的分析结论进行验证,结果表明该方法有效地提高了安全性分析的可靠性和经济性,同时具有一定的通用性,为各工程领域的安全性分析提供了有力参考。     

基于危害性分析的冷却系统可靠性改进技术

应用模糊综合评判方法对加工中心冷却系统的故障模式进行危害性分析,综合考虑了故障发生频率、故障严重程度、测试难易程度和维修难易程度4个影响因素,计算出冷却系统各故障模式的危害度,以确定冷却系统改进设计的重点.针对危害度等级较大的故障模式,提出一种利用热管技术改进现有冷却系统结构的新方法.该方法能够增强冷却系统的冷却效率,减少冷却系统故障,提高冷却系统的可靠性.     

宁波电网典型事故处理分析

电网技术的快速发展对事故的准确快速地判断和处理提出了更高要求,为帮助调度员正确快速地处理电网事故,从主变故障、母线故障、线路故障3个方面出发,以宁波电网典型事故为例开展了典型事故处理方案的分析,其中,主变故障又分为两台主变运行和3台主变运行,母线故障又分为220 kV变电站的220 kV双母线、110 kV双母线、35 kV分段母线及110 kV变电站的110 kV母线故障4种情况,线路故障又分为造成失电和未造成失电两种情况;在对几个方面进行了深入的分析和探讨的基础上得到了相应的处理方案。研究结果表明,所提出的方法是根据变电站不同的运行方式及事故后的现象来分析并得到的事故处理方案,可对日常的电网调度提供参考。     

基于SSA-PNN的电力变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断的准确率,在改良三比值法的基础上,采用麻雀搜索算法优化概率神经网络构建一种新型变压器故障诊断网络模型,并设计相应的故障诊断方法。分析表明,与基于概率神经网络的变压器故障诊断方法相比,基于该网络模型的诊断方法提高了变压器故障识别与故障分类的准确率,在电力变压器的故障诊断中具有一定的实际工程意义。     

Hybrid modified evolutionary particle swarm optimisation-time varying acceleration coefficient-artificial neural network for power transformer fault diagnosis

In power transformer fault diagnosis, dissolved gas analysis (DGA) has been widely used to identify the type of the fault. The common methods of DGA are IEC 60599 method, Doenenberg’s ratio method and Roger’s ratio method. The accuracy of the DGA diagnosis will determine the cost, duration and workload of the maintenance since it can influence the error in the maintenance. Although DGA methods have been used widely, sometimes they still yield incorrect diagnosis results. Thus, many works on transformer fault diagnosis have been proposed previously, which include artificial intelligence methods, to improve the accuracy of transformer fault diagnosis. However, the accuracy of the previously reported works is believed to have rooms for improvement. Therefore, in this work, hybrid modified evolutionary particle swarm optimisation-time varying acceleration coefficient (MEPSO-TVAC)-artificial neural network (ANN) was proposed for transformer fault diagnosis based on dissolved gas data. This is due to these two methods have never been proposed for transformer fault diagnosis in the past. The performance of the ANN was optimised through the proposed MEPSO-TVAC. The superiority of the proposed method was demonstrated through comparison with the existing DGA methods, unoptimised ANN and previously reported methods in literatures. The comparison shows that the proposed hybrid MEPSO-TVAC-ANN obtained the highest accuracy among all methods, which can then be used for power transformer fault diagnosis.     

以模糊聚类标准谱与灰色关联序诊断变压器内部故障的方法研究

通过对变压器故障和以DGA为特征量的症状之间难以量化的模糊和灰色特征的分析，采用模糊聚类分析方法获取。个聚类中心，根据聚类中心的物理和数学意义，这c个聚类中心组成变压器故障诊断的标准谱，利用灰色关联分析原理，求出待诊模式与各标准模式的关联序，实现故障诊断，进而提出了灰色关联分析和模糊聚类相结合的变压器故障诊断新方法。并经实例证明，其诊断准确率高于其它方法。     

含分布式电源的小电阻接地系统故障定位方法

针对含有分布式电源的小电阻接地方式配电网建立了小电阻接地故障分析模型,通过对线路故障点零序导纳的提取,说明了零序导纳法的应用流程和原理.根据分布式电源接入系统的变压器接线形式不同,分析了主要接线形式下的配电网零序网络.根据所提的方法说明了故障定位的流程.最后利用仿真分析验证了所提方法的有效性,并为含有分布式电源的小电阻接地方式的继电保护配置提供了参考.     

局部热源对电力变压器内部温度分布的影响分析

油浸式电力变压器是电力系统的主要电气设备,其运行可靠性对电力系统的安全运行有重要的影响,在生产、安装及运行等过程中可能会破坏其绝缘结构,导致变压器内部产生局部放电现象甚至击穿。本文以S9-M-100/10型号的油浸式配电变压器为研究对象,仿真分析变压器正常运行、匝间短路及层间短路三种状态下变压器内部电磁场及温度场的分布规律。仿真结果表明,正常状态下变压器铁芯、高低压绕组之间的油隙撑条帘处及高压绕组中间位置的温度较高;存在匝间及层间短路故障时,变压器故障部位的电磁损耗加剧,温度骤升;两种故障对变压器内部温度场的影响不同,且匝间短路故障对其附近温度的影响较明显。分析结果可为解释变压器热性故障及故障分类提供参考。     

电力变压器铁芯多点接地故障诊断

简要介绍了变压器多点接地故障的特征和诊断方法,主要介绍如何用电气法诊断电力变压器多点接地故障,为电力工作人员提供参考。     

在线式电力变压器故障诊断系统

电力变压器油中溶解气体的组分和含量在一定程度上反映出变压器绝缘老化或故障的程度。在线式电力变压器故障诊断系统将各气体组分的浓度转换戍相应的电信号，经数据处理后送入工作站生成色谱图，实现了变压器油中溶解气体组分、含量及产气速率的在线监测，并利用灰色关联理论进行故障诊断，及时发现并判断变压器内部存在的潜伏性故障，克服了传统三比值法故障编码与故障分类不能一一对应的缺点。实验表明，该系统和方法的故障诊断准确率达到95％。     

动车组牵引供电系统故障模式影响与危害分析

对某动车组(electric multiple unit,简称EMU)牵引供电系统故障模式影响与危害度进行研究,提高牵引供电系统的可靠性,进而提高高速列车运行可靠性。采用故障模式、影响及危害度分析(failure mode effect criticality analysis,简称FMECA)的方法,提出了牵引供电系统的可靠性框图,根据FMECA方法对牵引供电系统的16种主要故障展开研究,从故障发生概率及其影响的严重程度两个维度得到牵引供电系统危害性矩阵。通过危害性矩阵分析得出绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,简称IGBT)模块监控起作用故障、变压器油泵34-F55跳开故障、制冷风扇故障和变压器油流故障等4种危害度较高的故障,并提出相应的改进措施。列车现场运行反馈结果表明,该措施保证了牵引供电系统的运用可靠性,研究成果为动车组其他子系统的故障分析、维修决策和寿命管理提供了技术支持。