基于模糊綜合評判法的110kV變壓器狀態(tài)評價

楊 甫

（連云港供電公司）

基于模糊綜合評判法的110kV變壓器狀態(tài)評價

楊 甫

（連云港供電公司）

針對110kV變壓器從多方面選取評價指標，建立指標分類模型，以此為結構基礎，采用模糊綜合評判法進行數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)變壓器的狀態(tài)評價。文中以一個110kV變壓器為例，對評價方法進行了說明，驗證了所提方法的有效性。

變壓器；狀態(tài)評價；模糊綜合評判法

0 引言

作為電力系統(tǒng)輸變電領域的重要設備，變壓器起著電氣隔離和傳遞電能的作用，其狀態(tài)的好壞直接關系著整個電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行，同時，準確合理的評價結果也是變壓器運維檢修工作的理論基礎［1］。

目前，常用于變壓器狀態(tài)評價的方法有：層次分析法［2］、模糊綜合法［3］、可拓法［4］等。本文以110kV變壓器為研究對象，在文獻［5］的基礎上拓展建立了指標體系，以模糊綜合評判法為主要評價方法，對變壓器進行狀態(tài)評價。

1 評價指標的選取及歸一化

1.1 評價信息的來源

影響變壓器運行狀態(tài)的因素眾多，選取的評價指標既要防止信息冗余，又要保證一定的完備性。本文綜合考慮了設備本身和環(huán)境等因素，在文獻［5］的基礎上添加了運行信息、環(huán)境信息和其他信息，共形成5類信息來源和13個評價指標，如下圖所示。

1.2 評價指標分類模型的建立

按照各指標對變壓器狀態(tài)影響的大小，將其分成關鍵指標和次要指標兩類，建立指標分類模型，如表1所示。

其中，關鍵指標包括油色譜試驗信息和運行信息，因為這些指標獲取的實時性較佳，并且可以直接反映設備的劣化程度，故認為在評價中起主導作用；次要指標包括環(huán)境信息、其他信息和停電試驗信息，這些信息獲取的實時性較差，參考價值較小，認為其在評價中起輔助作用。

圖 變壓器評價指標信息源

表1 110kV變壓器狀態(tài)評價指標分類模型

1.3 評價指標的歸一化處理

根據(jù)指標的性質，可以將其分為定量指標和定性指標。定量指標可以根據(jù)數(shù)值大小直接判斷對應狀態(tài)的好壞，定性指標則以描述的方式表現(xiàn)狀態(tài)的好壞。

定量指標包括：H2、C2H2、總烴、電壓、電流、負載率、環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、海拔高度以及絕緣電阻、泄露電流。對定量指標采用半嶺模型進行歸一化處理。半嶺模型分為升半嶺模型和降半嶺模型，分別如式（1）和式（2）所示。升半嶺模型用于數(shù)值越大越好的指標，降半嶺模型用于數(shù)值越小越好的指標。

半嶺模型中的a和b分別代表評分閾值，可以參考文獻［5］和文獻［6］制定閾值大小。

定性指標包括：外觀信息、家族缺陷和運行年限。定性指標的歸一化根據(jù)專家經(jīng)驗進行打分，規(guī)則如下。

外觀信息的定量化：當外觀無污穢、凝露的情況下，得分為1；有輕微污穢或凝露，得分為0.8；有污穢和凝露，但不影響整體運行，得分為0.6；有較嚴重的污穢現(xiàn)象或凝露現(xiàn)象，得分為0.4；污穢和凝露現(xiàn)象都十分嚴重的情況下，得分為0。

家族缺陷的定量化：有家族缺陷記錄的打分為0.75，反之為1。

通過以上方法，將所有評價指標歸算到至［0,1］內，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)融合工作。

2 完備信息下的變壓器狀態(tài)評價

模糊綜合評判法是應用較多且較成熟的電力設備狀態(tài)評價方法，該方法的思路是：先將每個評價指標進行規(guī)范化處理，得出隸屬度矩陣，再根據(jù)一定算法，對所有指標的隸屬度矩陣進行合成運算，得出最終評價結果［7］。

2.1 單個指標的評價

首先建立評語集V=｛A，B，C，D｝，V中各元素分別代表變壓器的“良好”、“一般”、“注意”、“嚴重”狀態(tài)，通過模糊隸屬度函數(shù)計算出每個指標屬于各個狀態(tài)等級的隸屬度值，假設某項指標的歸一化結果為x，則屬于各狀態(tài)等級的隸屬度函數(shù)如表2所示。

表2 指標的隸屬度函數(shù)

2.2 指標權重分配

采用層次分析法求取表1中各指標及各層空間的權重系數(shù)［7］，具體過程不再贅述，得出權重分配結果如表3所示。

表3 權重分配結果

在計算出每個指標屬于各狀態(tài)等級的隸屬度后，采用加權的方法逐層計算隸屬度值，如式（3）所示，最終得到變壓器整體屬于各狀態(tài)等級的隸屬度值，并將隸屬度最大的等級作為變壓器狀態(tài)評價的結果。

式中，Wi為各指標的權重，Ri為各指標權重的隸屬度值，Bi為父層模型的隸屬度計算結果。

2.3 算例

下面，以某變電站一個型號為SFSZL7-31500/110的變壓器為例，對評價過程進行說明。已知該變壓器的各項指標實測數(shù)據(jù)，計算出歸一化值，并代入表2的隸屬度函數(shù)中，得到各指標的隸屬度計算結果，如表4所示。

表4 某110kV變壓器狀態(tài)評價指標實測值及歸一化結果

將各指標的隸屬度值按照表3的權重分配結果進行加權平均，得到父層空間的隸屬度值，如油色譜信息的隸屬度值由H2、C2H2和總烴的隸屬度值加權得到，如下

即油色譜信息屬于“良好”、“一般”、“注意”、“異?！彼膫€狀態(tài)等級的隸屬度值分別為0.897、0.103、0、0。

同理，得到其他空間的隸屬度值，最終得到變壓器整體屬于各等級的隸屬度值分別為：0.912、0.088、0、0，可見，屬于“良好”等級的隸屬度值最大，故認為該變壓器的狀態(tài)為“良好”，這與變壓器的實際情況相吻合。

3 結束語

本文從變壓器的油色譜試驗信息、停電試驗信息、運行信息、環(huán)境信息、其他信息5方面選取評價指標，并分成關鍵指標和次要指標兩類，建立指標分類模型，以此為結構基礎，采用模糊綜合評判法融合指標信息，實現(xiàn)變壓器的狀態(tài)評價，為變壓器的狀態(tài)管理工作和狀態(tài)檢修工作提供了理論基礎。

［1］ 肖屏.電力設備檢修現(xiàn)狀的探討與建議［J］.電工文摘，2015（1）：25-27.

［2］ 王謙.基于模糊理論的電力變壓器運行狀態(tài)綜合評價方法研究［D］.重慶：重慶大學，2005.

［3］ 徐智.電力變壓器分層分部件狀態(tài)評價研究［D］.重慶：重慶大學，2013.

［4］ 杜林，袁蕾，熊浩，等.電力變壓器運行狀態(tài)可拓層次評價［J］.高電壓技術，2011，37（4）：897-903.

［5］ 張哲，趙文清，朱永利，等.基于支持向量回歸的電力變壓器狀態(tài)評價［J］.電力自動化設備，2010，30（4）：81-83.

［6］ DL/T 596—1996電力設備交接和預防性試驗規(guī)程［S］.北京：中國電力出版社，1997.

［7］ 張吉軍.模糊層次分析法（FAHP）［J］.模糊系統(tǒng)與數(shù)學，2000，14（2）：80-88.

［8］ Campos C P， Zeng Z， Ji Q. Structure learning of Bayesian networks using constrains［C］.Proc. of the 26th Annual International Conference on Machine Learning，2009：113-120.

2016-06-07）