基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法

针对电力变压器故障机理复杂,模糊评价隶属函数的确定具有主观性且未考虑随机性,仅凭油中溶解气体单一因素难以有效评估其潜在隐患的问题,提出了一种新的基于模糊云理论的变压器绝缘状态评估方法。建立了绝缘状态评估体系并进行了等级的划分,在用变权动态确定指标权重的基础上,采用隶属云模型描述其模糊性与随机性,并结合红外热像仪与油中溶解气体分析方法对其绝缘状态进行综合评价。通过实例研究,验证该方法有效易行,为变压器状态检修工作提供了一种新方法。     

基于灰色累积前景理论分布式电源投资风险型决策

针对分布式电源投资决策问题,在选取经济效益和环境效益作为投资决策分析指标的基础上,考虑到决策者主观风险态度对分布式电源投资的实际影响,设定了投资项目的影响参数,提出一种基于累积前景理论的分布式电源投资项目灰关联分析决策模型。该方法首先引用奖优罚劣线性变换算子将初始决策矩阵进行标准化处理,并借鉴TOPSIS方法以正负理想方案作为决策的参考点,将灰关联分析法融入累积前景理论中构建了正负前景价值矩阵,进而以各方案综合前景值最大化构建权重函数优化模型,通过Matlab软件编程求解模型得出最优权重,据此得出各投资项目的综合前景值及排序。最后通过实例分析验证了该模型的科学性和合理性,为分布式电源的投资决策提供一种新的思路和方法,,     

基于模糊多属性群决策的变压器状态维修策略研究

提出了一种电力变压器状态维修策略的模糊多属性群决策方法,并通过某一变压器状态维修方案的决策过程,采用折衷型群决策方法具体探讨了模糊多属性群决策方法在变压器状态维修决策中的应用,其结果表明本方法是可行的。     

模糊多属性决策方法评价变压器状态维修策略

提出了一种电力变压器状态维修决策的模糊多属性决策方法。通过综合分析 ,在兼顾安全性和经济性的基础上 ,选用维修所需技术水平、维修风险、维修对生产的影响、故障对安全的危害、综合费用以及维修效果 6个决策属性。通过对某一变压器状态维修方案的决策过程分析 ,采用模糊简单加权平均决策和模糊折衷决策 2种方法 ,具体探讨了模糊多属性决策方法在电力变压器状态维修决策中的应用 ,结果表明模糊多属性决策方法可行。     

基于多维正态云模型的电力变压器状态评估

针对变压器状态评估中对于定量信息评定的模糊性和随机性问题,采用多维正态云模型进行变压器状态评估,其中采用的核空间多维云算法可以有效避免各个指标之间的权重难以权衡的问题。通过对变压器运行数据进行正态云拓展;利用正态云发生器不断产生云滴;根据各个指标给定的区间范围拓展为评级标尺云,以数据云所产生的云滴作为输入,采用多维云算法计算出该变压器的运行状态。以某台变压器运行信息作为分析对象,通过算例分析验证了该方法的有效性,且证明了方法具有简洁、高效和可靠等特点。     

采用最优云熵改进可拓云理论的变压器本体绝缘状态评估方法

状态评估是电力设备状态检修及健康管理的关键环节。以220 kV油浸式电力变压器为研究对象,构建了一种基于最优云熵改进可拓云理论的变压器本体绝缘状态评估模型。首先,针对绝缘状态等级边界的随机性与模糊性问题,提出使用可拓云理论来构建状态评估的基础理论框架;然后,在充分考虑等级划分分明性与模糊性特点的基础上,提出一种可自适应评估对象的最优云熵计算方法,实现了对传统可拓云理论的改进;最后,针对单一赋权方法存在的不足,构建了一种基于模糊集值统计法与熵权法的主客观组合赋权模型,实现了指标权重基于信息变化程度的动态调整。实例研究表明,相较于传统理论,该文所提方法能够有效处理变压器状态评估中的不确定性因素,其评估结果更接近设备的真实状态,具备较高的应用可行性。     

基于区间权重和改进云模型的变压器状态评估

针对变压器状态等级边界信息随机性和模糊性的问题,提出建立基于正态云理论的变压器状态评估模型。考虑变压器状态评估数据的有限性,提出对变压器少数运行数据进行正态云处理。对于变压器等级边界模糊性问题,提出对变压器各等级进行适度扩展,建立变压器指标等级正态云。根据不同云滴在数据正态云出现的不同概率,计算变压器数据正态云云滴与各评估指标等级正态云之间的关联度,得到评判矩阵。其次,对变压器运行数据进行区间表示。针对各指标区间数据的波动性,计算区间数据的方差和平均差,进而赋予指标不同的权重,在此基础上进行变压器状态评估。通过分析某台变压器运行数据,验证了该方法应用于变压器状态评估中的有效性。     

基于云相似度与证据融合的电力变压器状态评价方法

针对电力变压器状态评价过程中存在的不确定性,提出一种基于云相似度和证据融合的电力变压器状态评价方法。首先,考虑到各指标在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,采用云模型来建立状态评价的基本框架。其次,为兼顾状态等级划分的严明性和模糊性,采用改进的云熵优化算法确定云模型的熵值。然后,考虑到指标数据本身的不确定性,利用正向云发生器和云合成算法生成各试验项目待识别云和标尺云,并采用模糊贴近度计算二者间的相似度作为证据源的基本概率分配。最后,采用考虑证据可信度和不确定度的冲突证据修正方法修正证据源,并融合不同证据以判断电力变压器的最终状态。经实例验证,相较于传统方法,所提方法能够有效处理状态评价过程中的不确定性,评价结果符合电力变压器的真实情况,对电力设备状态评价有一定参考价值。     

油浸电力变压器的状态检测及状态维修

介绍了国内外对油浸电力变压器状态维修的认识、状态检测的主要方法及其发展情况，并强调了人工智能技术在综合诊断分析中的重要作用。     

基于证据合成和云模型的变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,建立了一种基于证据合成和云模型的变压器状态评估模型。建立变压器状态评估体系及等级划分标准,运用改进层次分析法和熵权法获取指标权重;运用云模型获得状态量对各状态等级隶属度,结合两种权重分别获得各子系统状态等级隶属度;运用改进的D-S证据理论对各子系统两种状态等级隶属度进行融合,再对各子系统进行整体融合,得到最终状态评估结果。应用实例验证了该方法的可行性和正确性。     

基于云理论及熵权法的变压器潜在故障风险评估方法

为了充分利用海量样本中所蕴含的信息对变压器的潜在故障风险进行有效识别,采用云理论方法对不同故障类型下变压器油色谱数据与故障类型进行映射,建立了不同故障类型下不同气体的云分布模型,依此构造故障云判断知识库。同时,引入熵权法对油中气体指标的权重系数进行确定,结合云分布隶属度系数,提出变压器潜在故障风险的计算方法。通过对不同训练样本数目下准确判断率的比较,证明了该方法具备对数据的学习能力。与改进的三比值法及已有云理论方法进行了对比,结果证明了该方法的有效性及优越性。     

基于瞬时功率理论的变压器CT接线校验方法

变压器CT接线的正确性是变压器保护装置正确动作与测控装置准确工作的基础。为了解决现有主变CT二次回路接线校验方案准确性差、步骤复杂、效率低等问题,提出一种基于瞬时无功功率理论的利用变压器空载合闸时所产生的励磁涌流来校验高压侧CT接线的方法。该方法通过分析励磁涌流的产生机理并利用其功率特性,即可对变压器高压侧的CT极性及相序接线进行校验,并在检测出CT接线错误的情况下,经延时动作出口。在有效提升变压器新设备启动效率的同时,提高了系统运行的可靠性。RTDS仿真及实验验证了该方法的有效性。     

基于相似理论的电力变压器缩比关系研究

相似理论是试验分析中被广泛采用的应用科学方法,以相似理论为基础确立缩比关系有助于从模型测试结论推导至实际模型结论,采用缩比模型试验用于变压器的设计或者特性研究具有良好的经济意义和价值。本文首先对相似理论的基本定律进行了介绍,然后以电力变压器为研究对象,以尺寸和电流幅值作为基本缩比因子推导得到变压器的缩比关系式,基于Ansoft有限元仿真软件,建立了180匝的变压器原模型和缩比模型,最后进行了电磁场数值仿真比较。研究结果表明,原模型和缩比模型的磁场云图分布规律完全相同,对应时刻及对应位置上的磁感应强度幅值满足缩比关系,验证了本文推导的缩比关系。     

基于DGA的反馈云熵模型电力变压器故障诊断方法研究

为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题,提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析,并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中,得到故障特征气体的云模型参数值,构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来,降低了对单个标准正态云模型的依赖性,充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息,提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法,可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高,并具有较好的理论价值和应用前景。     

基于微服务的电力运维云平台研究与应用

随着国家电网改革政策的逐步推进和落实,传统的线下运维模式已渐渐不能满足客户的需求,同时物联网技术快速发展,因此基于云计算的智能化运维管理和电力服务平台应运而生.电力云平台不但系统复杂且功能需求众多,诸如显示电力系统全貌、电力数据监测、电能质量分析、用电统计分析、事件预警及记录、运行环境监测和运维巡检派单等功能,且需要支...     

基于Rough set理论的改进三比值故障诊断方法

本文提出一种基于粗糙集理论的三比值电力变压器故障诊断法.文中首先从IEC三比值诊断表出发,应用粗糙集理论构造决策表,然后对决策表进行约简,最后获得变压器故障三比值诊断决策表.实验结果表明,这种改进的三比值诊断方法扩展了原始IEC三比值的编码范围,提高了实际故障诊断能力,它的正确诊断率比IEC三比值诊断法较高,在实际工程中具有应用价值.     

Protection of power transformer using multi criteria decision-making

Power transformers are protected by different relays that operate independently. Malfunction of each relay has a major role in reducing the reliability of the protection system. In order to mitigate the main drawbacks of the power transformer relays, an overall protection scheme is presented in this paper. This scheme proposes a novel multi criterion algorithm using decision-making based on fuzzy logic. In this paper the outputs of restricted earth fault relay and a directional check unit, are combined with the output of the differential protection relay. Therefore, problems that are pertaining to independent operation of each relay have been mitigated and the relays cover protection blind spots of each other. The improved power transformer protection (IPTP) scheme enhances the sensitivity and reliability of the power transformer protection. Extensive simulations are used to measure the effectiveness and merit of the proposed IPTP relay. The above efforts result in a multi criteria approach for protection of power transformers.     

特征优化和模糊理论在变压器故障诊断中的应用

针对变压器故障特征与故障类型关系模糊造成的三比值法编码缺失、临界值判据缺损以及同时发生的多种故障难以区分问题,提出了基于特征优化和模糊理论的变压器故障诊断方法。将测量空间中的每种故障数据分别通过高斯核函数映射至希尔伯特空间,利用主成分分析法提取主元,以主元张成的特征子空间作为最优故障特征,据此构造该种故障下的故障测度隶属度函数,根据最大隶属度原则判断故障类型。特征子空间既保留了测量空间的故障特征,同时根据核理论维度拓展特点,又能生成更有效度量故障的新特征,从而建立最优故障特征与故障类型的一一对应关系。实例分析表明,该方法的准确率高,能够弥补三比值法的不足。通过比较故障数据对于每种故障的隶属度,能够获知诊断结果的可靠性,当多种故障同时发生时,诊断结果能够为维修人员提供有益参考。     

基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断

提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法,它能够根据不完整征兆信息对电力变压器故障进行诊断.该方法不但可直接从完备的故障征兆样本集中导出正确的诊断结论,而且还能从不完备的故障征兆样本集中导出满意的诊断结论,它揭示了故障征兆信息的冗余性.实例诊断结果证实了该方法的有效性.     

基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断

提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法 ,它能够根据不完整征兆信息对电力变压器故障进行诊断。该方法不但可直接从完备的故障征兆样本集中导出正确的诊断结论 ,而且还能从不完备的故障征兆样本集中导出满意的诊断结论 ,它揭示了故障征兆信息的冗余性。实例诊断结果证实了该方法的有效性