一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法技术

本发明专利技术涉及一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，步骤如下：首先，构建反映变压器老化状态变化的变压器绝缘油特征类、绝缘纸特征类、气体特征类、温度特征类、电容特征类、局部放电特征类的数据集以及计算相应的概率数值；然后，构建变压器油、纸、气体、温度、电容、局部放电试验类的数据集与计算对应的概率数值；再之，构建试验类与特征类概率模糊集之间的距离测度函数；最后，进行变压器老化状态评估。本发明专利技术可以评估变压器老化状态，反映出变压器老化状态特征值具有的不确定性，为变压器老化状态评估提供理论指导，为配电网运维提供必要的技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法
本专利技术涉及电力系统及其自动化的
，尤其涉及到一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法。
技术介绍
传统配网主设备的事后维修和定期计划检修往往需要投入大量的人为、物力，而且维修的性价比不高。随着设备自动化程度的提高，与时间相关的设备的故障模式只占设备所有故障模式的6％，因此基于时间的定期维修策略只对6％的设备故障模式有效。以定期维修为主结合经验决定延长或缩短检修周期的维修方式，取得了一定的效果。随着电力设备数量与日俱增，设备间关联关系日趋复杂，社会对供电可靠性要求越来越高，安排停电检修日益困难；配电网设备量多面广、运行状态复杂多变，难以及时检测和评估配网主设备状态，以往检修策略更多地重视试验数据而很少重视运行数据，无法适应日趋精益化的状态检修管理要求。变压器数量多，会存在不同程度的老化、老化、缺陷并具有家族性和隐蔽性，难以得到及时检测和评估。因运行年限、环境、检修等有很大差异并受多因素影响，增加了变压器运行老化状态评价的难度和复杂性，无法满足精准化和智能化评价的更高要求。变压器安全可靠运行首先要有严格质量保障，还要有足够的维护和检修保证。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建变压器绝缘油特征类的数据集与计算其概率数值；S2：构建变压器绝缘纸特征类的数据集与计算其概率数值；S3：构建变压器气体特征类的数据集与计算其概率数值；S4：构建变压器温度特征类的数据集与计算其概率数值；S5：构建变压器电容特征类的数据集与计算其概率数值；S6：构建变压器局部放电特征类的数据集与计算其概率数值；S7：构建变压器油、纸、气体、温度、电容、局部放电试验类的数据集与计算对应的概率数值；S8：构建试验类与特征类概率模糊集之间的距离测度函数；S9：进行变压器老化状态评估。

【技术特征摘要】
1.一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建变压器绝缘油特征类的数据集与计算其概率数值；S2：构建变压器绝缘纸特征类的数据集与计算其概率数值；S3：构建变压器气体特征类的数据集与计算其概率数值；S4：构建变压器温度特征类的数据集与计算其概率数值；S5：构建变压器电容特征类的数据集与计算其概率数值；S6：构建变压器局部放电特征类的数据集与计算其概率数值；S7：构建变压器油、纸、气体、温度、电容、局部放电试验类的数据集与计算对应的概率数值；S8：构建试验类与特征类概率模糊集之间的距离测度函数；S9：进行变压器老化状态评估。2.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S1中构建反映变压器老化状态变化的变压器绝缘油特征类数据集xAO为：式中为与变压器油介质损耗、油中含水量、油中含气量、油击穿电压、油体积电阻率、油电导率、油中酸值、油破坏电压、油总酸值、油中糠醛量、油色泽相关数据集，NAO为变压器油特征类数据集的数量；其概率数值计算步骤如下：S1.1：构建油特征类的概率模糊集隶属度函数并计算其隶属度；针对油特征类数据集的模糊不确定特性，采用模糊理论构建第k数据集xAOk的概率模糊集隶属度函数：式中，μSOk、ξSOk分别为具有第k数据集xAOk的概率模糊集隶属度函数的中心、宽度；根据概率模糊集隶属度函数，计算确定油特征类的概率模糊集隶属度函数的隶属度；S1.2：构建油特征类的概率分布函数并计算其方差；对于油特征类的数据集的随机变化的宽度，假设其服从正态分布：其概率分布函数：式中，νSOk、σSOk分别为第k数据集xAOk具有正态分布特性的均值和方差；根据概率分布函数，计算油特征类数据集具有正态分布特性的均值和方差。3.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S2构建反映变压器老化状态变化的变压器绝缘纸特征类数据集xSP为：式中，为与变压器纸介质损耗、纸中含水量、纸击穿电压、纸电导率、纸中酸值、纸聚合度、纸总酸值、纸中糠醛量、纸色泽相关数据集，NSP为变压器纸特征类数据集的数量；其概率数值计算步骤如下：S2.1：构建纸特征类的概率模糊集隶属度函数并计算其隶属度；针对纸特征类数据集的模糊不确定特性，采用模糊理论构建第k数据集xAOk的概率模糊集隶属度函数：式中，μSPk、ξSPk分别为具有第k数据集xAPk的概率模糊集隶属度函数的中心、宽度；根据概率模糊集隶属度函数，计算确定纸特征类的概率模糊集隶属度函数的隶属度；S2.2：构建纸特征类的概率分布函数并计算其方差；对于纸特征类的数据集的随机变化的宽度，假设其服从正态分布：其概率分布函数：式中，νSPk、σSPk分别为第k数据集xAPk具有正态分布特性的均值和方差；根据概率分布函数，计算纸特征类数据集具有正态分布特性的均值和方差。4.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S3构建反映变压器老化状态变化的变压器气体特征类数据集xSG为：式中，为与变压器H2含量、C2H2含量、C2H6含量、C2H4含量、CH4含量、CO相对产气速率、CO2相对产气速率、总烃相关数据集的元素数量，NSG为变压器气体特征类数据集的数量；其概率数值计算步骤如下：S3.1：构建气体特征类的概率模糊集隶属度函数并计算其隶属度；针对气体特征类数据集的模糊不确定特性，采用模糊理论构建第k数据集xAGk的概率模糊集隶属度函数：式中，μSGk、ξSGk分别为具有第k数据集xAGk的概率模糊集隶属度函数的中心、宽度；根据概率模糊集隶属度函数，计算确定气体特征类的概率模糊集隶属度函数的隶属度；S3.2：构建气体特征类的概率分布函数并计算其方差；对于气体特征类的数据集的随机变化的宽度，假设其服从正态分布：其概率分布函数：式中，νSGk、σSGk分别为第k数据集xAGk具有正态分布特性的均值和方差；根据概率分布函数，计算气体特征类数据集具有正态分布特性的均值和方差。5.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴杰康，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44