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基于灰色关联分析的变压器故障诊断方法

文档名称:基于灰色关联分析的变压器故障诊断方法
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上传者:baojun
添加时间:2019/05/05
内容摘要:
第39卷第1期
四川电力技术
2016年2月
Sichuan Electric Power Technology
Feb.,2016
基于灰色关联分析的变压器故障诊断方法
徐广,胡非
(1.国网成宁供电公司,湖北成宁437100;2.国网黄石供电公司,湖北黄石435000)
摘要:变压器的故障诊断对于保障电カ系统安全稳定运行十分重要。在分析造成变压器故障原因特点的基础上,
采用灰色关联分析对变压器故障进行诊断。研究发现,灰色关联分析能够准确地对变压器故障原因进行癩定,证明
了该方法在变压器故障诊断领域的可行性。
关键词:变压器;故障诊断;灰色关联分析;灰色关联度
Abstract: Fault diagnosis of rans ommer is very important for ensuring the safe and stable operation of power system. Based on
the analysis of cause characteristics of transformer faults, the grey relational analysis is adopted for fault diagnosis of transform
er. The research finds out that the grey relational analysis can determine the causes of transformer faults exactly, which proves
the feasibility of the proposed method in fault diagnosis of transformer.
Key words: transformer; fault diagnosis; grey relational analysis; grey correlation grade
中图分类号:TM41文献标志码:A文章编号:1003-6954(2016)01-0038-03
展开研究
1灰色关联分析的基本原理
变压器作为电力系统的枢纽设备,在电力工程
中起着重要的作用。若一且发生故障,会严重影响
灰色关联分析是灰色系统理论中的重要内容
系统的正常运行,给电力系统的安全稳定造成隐灰色关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相
患。因此,为保障电力系统安全稳定运行、提高异程度,亦即“灰色关联度”,是衡量因素间关联程
供电可靠性,定期对变压器进行故障诊断并及时维度的一种方法。具体是通过对系统统计数列几
护就显得尤为重要。而在变压器故障诊断中,油中何关系的比较来分析系统中多因素的关联度,通过
溶解气体分析( dissovled gas analysis,DGA)技术因比较关联度的大小,来判断各因素对事物影响的大
其廉价高效、无破坏性等特点得到了广泛的应小,灰色关联度分析可以对一个系统的发展变化态
用?。但传统的DGA诊断技术,如气体法、三比值势提供量化的度量,比较适合动态历程分析的。根
法存在受人为因素影响较大、诊断时间长等缺点,在据造成变压器故障因素的特点,应用灰色关联分析
实际应用中不能较为准确地对变压器故障进行诊法,对变压器故障原因进行分析,以便能针对相关因
断]。考虑到影响变压器安全的因素很多,各种因素采取有效的措施,以使变压器得到合理的维护,从
素存在不确定性和模糊性,因此,近几年来人们将神而保障整个电力系统的稳定安全。
经网络、模糊数学、灰色理论等人工智能方法应用在1.1参考序列和比较序列的确定
变压器故障诊断中,并取得了一定的研究成果。
反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列
变压器故障系统是一个典型的“部分信息已也称母序列。影响系统行为的因素组成的数据序
知,部分信息未知”的灰色系统,对变压器故障诊断列,称比较数列,也称子序列。设母因素序列为X
的实质是灰色系统的“白化”过程。因此可以以(k)={X(1),X0(2),…-X(n),子因素序列为X
DGA为特征量,利用灰色关联分析方法对变压器进(k)=1X(1),X(2),…X:(n)},i=1,2,3…,式中:
行故障诊断。下面以收集的某山区变电器DGA数ん表示在不同时刻子因素对母因素的影响值;i表示
据为例,以灰色关联分析方法对变压器的故障诊断子因素(影响因素)的个数。
第39卷第1期
四川电力技术
Vol 39, No. I
2016年2月
Sichuan Electric Power Technology
Feb.2016
1.2因素序列的归一化处理
过程,将灰色关联分析模型用于变压器故障诊断的
在实际应用中,由于系统中各因素的物理意义原理是:首先以表征故障特征的各种气体含量参数
不同,导致数据的量纲也不一定相同,为避免由于量作为变压器故障特征状态矢量;其次,通过大量样本
纲不同或数据序列相差悬殊而无法进行数据序列的数据建立各个典型故障模式的标准状态矢量集;最
相互比较、分析,在进行灰色关联度分析前,一般都后根据待验变压器特征气体含量状态矢量与各个标
要对数据进行归一化处理?。下面采用的是均值准状态矢量的关联度计算结果来判断该变压器的可
化处理,即
能故障类型。关联度越大,表示待验变压器故障类
X (k
7型属于该故障类型的可能性越大;关联度越小,表示
X
属于该故障类型的可能性越小,通过关联度大小的
式中,X:=X(ん),=1,2…,n;i=1,2
(2)计算,从而实现对变压器故障的识别与诊断,进而采
取有针对性的措施对故暲进行处理。
按式(1)或式(2)进行归一化处理所得的数据2.1标准故障模式向量的建立
序列X(k)={X(1),X(2),…X(n)},=1,2,3
通常以DGA技术得到的油中各种特征气体
…,称为均值化序列。
(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2)的含量信息作为诊断
1.3求灰色关联系数和灰色关联度
变压器故障的依据,通过对大量变压器故障原因数
灰色关联系数体现了第个子序列与母序列在据的采集和分析,最终选择典型的9种故障类型作
第ん时刻的关联情况,是第ん时刻第讠个子序列与为特征向量。如表1所示(其中气体组分含量的
母序列所对应的点的距离状态的反映。子序列与母单位为pL/L)
序列关联系数为
表1变压器典型故障参考参数
5o:(k)=
故障类型序列
气体组分
minmin X(k)-X1(ん)+ p maxmaxlx。(k)-X1(k)
3)
编号H2CH,C2H。C2HC2H2
I Xo(k)-x (k)I+p maxmax Xo(k)-x (k)
低温过热G,16.0038.4028.0070.000.00
式中,p是表征分辨率大小的系数,称为分辦系数。中温过热CG327.5048.2046.0018.400.00
p一般的取值区间为0.1-1,通常取0.5。
高温过热G312.9524.6060.6012.902.80
关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的
接地故障G411.2030.8011.6056.201.40
关联程度值,所以它的数不止一个,而信息过于分散
开关故障Cs13.6021.6010.8058.109.50
不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
局部放电C
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