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基于概率分析法的变压器热故障诊断研究

文档名称:基于概率分析法的变压器热故障诊断研究
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上传者:zhangxu5s
添加时间:2019/05/05
内容摘要:
1506
化工自动化及仪表
第40卷
基于概率分析法的变压器热故障诊断研究
崔奚杨许永杨俊杰曾俊东唐忠
(上海电力学院电子与信息工程学院,上薄200090)
摘针对传統方法衆用湿度信息诊断变压器过热性故障呆与实际态存在溪羞的情况,提出基
于概率论的興叶新理论变压器故牌诊断方法。由于变压器工作状态与温度、运行年展因素间星现明显
的非线性特征,利用非性的S( omerta模型和指数增强模型对传究贝叶斯理论模型中的鐵性模型进
行了优化,并依据概率量大袁属性原则評估设备行所处的态。模拟结果表明:在设备运行温度区
性与非性评估型诊斷結果差异明显,化化模型诊晣结论体現出吏压器的行状态与使用年
民、送行温度存在報烈的非性美联。
词变屈器故障诊断叶斯理论概分析状态评估
中分类号T165
文标识码
编号1000-3932(2013)12-1506-04
随着建设坚强智能电网目标的提出,电力系老化影响设备运行状态的实际情况,从而导致诊
统对电气设备的安全提出了更高的要求。在此背断结果与设备真实状态往往存在较大差别。为
景下,促进电网节点核心功能设备一一电力变压此,笔者采用非线性的 Sgompertz(SG)模型和幂
器由“预防性维修”向“状态维修”转变成为当务指数增强模型对贝叶斯模型中与运行温度和设备
之急。实现这一转变的先决条件在于确保设备运老化相关的项目进行补偿,并依据概率最大隶属
行状态评估的准确性1。由于变压器发生过热性原则评估了设备运行所处的状态。
故障时往往呈现温度升高的表象,使得温度成为1理论橡型及其形响因
评估其运行状态的重要标识量?。传统的基于温
由于温度值法仅将设备分为“正常”和“故
度信息的变压器热故障诊断技术采用“温度阈障”两种运行状态,这种评判规则不符合实际情
值”方法,即温度高于某阙值就认为设备存在况,还应存在介于两者之间的“可疑状态”。该状
故障,而低于某阈值就认为设备正常。然而,电气态会对设备产生一定影响,却又不会造成严重危
设备的损坏一般是渐进过程,不同使用环境和使害,可以在加强检的基础上继续运行。“可疑
用年限出现过热故障时的温度界限各不相同,因状态”的引人,使基于温度信息评佔电力设备运
此,阙值温度法的诊断结果往往不能反映电力设行状态时,需要依据设备处于此3种状态的概率,
备实际的运行状态,很容易造成误判和错判。为采用概率最大隶属性原则来诊断设备的热故障。
解决该方法无法规的原理性缺陷,近年来提出同时,运行温度和设备老化对设备运行状态的影
并发展了以神经网络、模额逻辑?、突变理响也必须予以充分考虑。
论?和贝叶斯理论“为代表的故障诊断法。其
1.1理论模型
中,比较典型的是以概率论为基础的贝叶斯理论,
设电力设备运行时的各种状态概率为:正常
该理论是近年来不确定性知识表达与推理领域兴
状态概率P(S1)、可疑状态概率P(S2)、故障状态
起的一种有效的数据挖掘技术「0,具有算法相
概率P(S3),P(S,)=A1,因子A1为未考虑温度和
对简单及功能容易实现等优点。
尽管贝叶斯模型在设备状态诊断过程中考忠老化因素时P(S)的概率数值,理想情况下认为
到了设备的温度和老化这些影响因素,并提出通
过分析设备的过热故障概率来评估其实际运行状
收稿E期:2013-07-19(修改稿
金项目:国家自然科学基金贤助项自(6L10708],
态的方法,但传统的贝叶斯评估方法仅将上述影
61202369):上海市款育委员会科研倒新基金资项目
响机制归结为线性分布模型,这并不符合温度和
(10YZ158,122Z176)
万方数据
第12期
崔吴杨等.基于概分析法的变压器热故障诊断研究
507
其是常数。显然P(S,),P(S2),P(S3)构成了温度为105℃运行,约为7年;温度为120℃,约为
设备运行状态概率的完备事件组,因此满足以下两年;温度为170℃,仅约为10-12d。这种运行
关系:
温度与设备剩余寿命之间的关系呈现显著的非线
P(S1)+P(S2)+P(S3)=
(1)性特征,因此对于运行温度对设备运行状态的影
其中,0≤P(S1)=A≤1(=1,2,3)。因此:响补偿需要采用非线性函数。通过对变压器使用
A1+A2+A3=1
(2)历史数据的总结,笔者采用如图1所示的非线性
若考虑运行温度和设备老化这些影响设备状SC模型代替线性函数模,在设备正常状态温度
态的因素,P(S2)可修正为P(S)=A4+B1(T,の),区间,概率值则采用固定数值:
B2(7,の)是使用年限和运行温度的补偿因子。
T<98℃
B1(7)
为使∑P(S,)=1仍然能够成立,B(T,)应分别
0.015+I/[1+6p(T-104)/7],T>98℃
(5)
满足
B,(T,)+B3(T,)+B3(T,)=0
(3)
-历史据
设P(S17,.)、P(S21r,ら)和P(S,T,)分别?01
-Sc论数据
表示变压器的运行年限为、运行温度为时设备030
处于正常、可疑和故障状态的几率,由贝叶斯理论
0.25
可知2,1l
P(S1、P(S,)P(TIS,)
50
125
175
∑P(S)P(TS2)
温℃
[A1+B(7,)]P(T1S)
,i=1,2,3(4)
A2+B2(7,t)]P(TlS2)
图1变压器的运行温度与设备
其中,P(71S1)、P(7S2)、P(TIS3)分别表示
正常状态的概率关系
正常、可疑和故障状态下电力设备温度达到7的
另ー方面是使用年限对设备运行状态产生的
概率,由橛率密度理论可以得到:∑P(TIS:)=
影响,历史数据统计表明:故障率遠使用年限一般
呈现“浴盆曲线”的非线性特性,即第一阶段为
(=1,2,3)和0≤P(T/S)≤1。
早期故障率,一般与设备的设计和操作因素有关,
影响因素
随使用时间的增长呈下降趙勢;第二阶段为稳定
利用式(4)就可以推断设备处于各种状态的的故障率阶段,与设备的随机故障有关;第三阶段
概率,然后采用概率最大隶属性原则评判设备是为故障增长阶段,与设备原件和绝缘系统老化因
否出现过热故障,因而对不同运行温度和使用年素有关。作为一个近似桃型,笔者对使用年限影
限的设备状态给出相对合理的诊断结果。就时间响设备故障概率这一因素表示为故障率随使用时
和温度补偿项B:(7,)而言,以往的研究对运行间呈幂指数增强的关系,这种近似能在较好地满
温度和设备老化影响设备状态均采用了线性补偿足故障率随时间关系的基础上,简化模型并降低
的处理方式,即:运行温度升高,设备出现故障状模找计算量。
态的概率线性增加;而随使用年限的增长,设备老
2结果与讨论
化导致的设备故障概率也呈线性增加。然而,对
为了对比线性修正和非线性修正对设备状态
变压器使用情况的统计数据表明:;这种线性补偿评估结果的影响,现分别计算了两种修正方式的
得到的诊断结果与设备实际情况存在较大误差
概率结果。设线性因子A,的数值分别为{0.80,
例如,在不考虑纤维绝缘内在质量、水分及氧气等0.15,0.05},一
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