一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建用于评估变压器绝缘老化状态的贝叶斯网络；S2：确定贝叶斯网络的数据层、因子层和部件层的变量状态等级和先验概率；S3：确定贝叶斯网络的数据层的变量、因子层和部件层的权值；S4：计算贝叶斯网络的各子节点的条件概率；S5：基于贝叶斯网络得到状态评估结果，通过线性拟合得到状态评估结果和运行时间的关系，实现变压器剩余寿命评估。本发明专利技术的有益效果是：能根据变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据建立贝叶斯网络，结合变压器状态区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估。区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估。区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及变压器老化预测
，特别涉及一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法。

技术介绍

[0002]在电力系统中，运行中的各个变压器利用率并不相同，有的变压器利用率较高，有的变压器利用率较低，导致了变压器的绝缘老化速度不一致，需要基于已有数据预估变压器的剩余使用寿命，发现缺陷及时处理。神经网络是人们在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论，神经网络的高速并行处理、分布存储信息等特性，具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、高鲁棒性、联想记忆功能和推理意识功能强等特点，贝叶斯网络(Bayesian Belief Network,BBN)在数据挖掘、知识推理和辅助决策方面得到越来越广泛的应用，BBN能够以概率的形式表示变量之间的因果关系，在设备失效规律建模方面更加直观可靠。
[0003]现有技术中，通过传感器等监测变压器的温度等信息判断变压器是否正常，但是存在不能根据变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据建立贝叶斯网络，结合变压器状态区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估的问题。
[0004]例如，一种在中国专利文献上公开的“基于神经网络的变压器套管监测方法”，其公告号：CN108694445A，其申请日：2018年08月23日，该专利技术基于神经网络的变压器套管监测方法，采用面向套管故障点神经网络与模糊积分信息融合技术的套管故障诊断方法，有效解决了获取训练样本和适应拓扑变化两个问题，综合诊断中充分考虑到了初级诊断结论的可靠性差异，而且避免了对先验信息的讨论，也无需做各元件初级诊断结论独立性假设，有效提高了系统诊断的准确性，但是存在不能根据变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据建立贝叶斯网络，结合变压器状态区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术不能根据变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据建立贝叶斯网络，结合变压器状态区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估的不足，本专利技术提出了一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，能根据变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据建立贝叶斯网络，结合变压器状态区域阈值和运行时间实现变压器剩余寿命评估。
[0006]以下是本专利技术的技术方案，一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S1：构建用于评估变压器绝缘老化状态的贝叶斯网络；
[0008]S2：确定贝叶斯网络的数据层、因子层和部件层的变量状态等级和先验概率；
[0009]S3：确定贝叶斯网络的数据层的变量、因子层和部件层的权值；
[0010]S4：计算贝叶斯网络的各子节点的条件概率；
[0011]S5：基于贝叶斯网络得到状态评估结果，通过线性拟合得到状态评估结果和运行时间的关系，实现变压器剩余寿命评估。
[0012]本方案中，建立用于评估变压器绝缘老化状态的贝叶斯网络，贝叶斯网络在数据挖掘、知识推理和辅助决策方面得到越来越广泛的应用，BBN能够以概率的形式表示变量之间的因果关系，在设备失效规律建模方面更加直观可靠，确定贝叶斯网络的数据层、因子层和部件层的变量状态等级和先验概率，根据状态等级和先验概率对变量进行处理和划分，便于分析变量之间的因果关系，确定贝叶斯网络的数据层的变量、因子层和部件层的权值，用于计算各子节点的条件概率，基于贝叶斯网络得到状态评估结果，通过线性拟合得到状态评估结果和运行时间的关系，从而实现变压器剩余寿命评估。
[0013]作为优选，贝叶斯网络包含数据层、因子层、部件层和指数层四层结构，由变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据共同决定变压器的老化状态。
[0014]本方案中，绝缘油起着加强绝缘、冷却或灭弧的作用，主绝缘指线圈对它本身以外的其他结构部分的绝缘，包括对油箱、铁心、夹件和压板等，变压器套管是变压器箱外的主要绝缘装置，变压器绕组的引出线必须穿过绝缘套管，使引出线之间及引出线与变压器外壳之间绝缘，同时起固定引出线的作用，这些是直接影响变压器寿命的原因。
[0015]作为优选，数据层的变量包括绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分、油中溶解气体、阻抗谱、最大放电量、损伤面/距离、耐受电压和冲击电压峰值，由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分和油中溶解气体决定绝缘油老化数据，由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分、油中溶解气体和阻抗谱决定主绝缘老化数据，由阻抗谱决定套管内绝缘老化数据，由套管阻抗谱、最大放电量、损伤面/距离决定、耐受电压和冲击电压峰值决定套管外表面损伤数据。
[0016]本方案中，部件层绝缘油老化状态由绝缘油老化数据决定；部件层主绝缘的老化状态由绝缘油老化数据和主绝缘的老化数据决定；部件层套管的老化状态由套管内绝缘老化数据和套管外表面损伤数据决定；因子层绝缘油老化数据主要由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分和油中溶解气体因子决定；因子层主绝缘老化数据由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分、油中溶解气体和阻抗谱因子共同决定；套管内绝缘老化数据由套管阻抗谱决定；套管外表面损伤数据由套管阻抗谱、最大放电量、耐受电压、冲击电压峰值、损伤面/距离决定。
[0017]作为优选，数据层、因子层和部件层变量的状态等级包括良好、一般、较差和很差。
[0018]本方案中，对变量进行状态等级划分，便于分析变量之间的因果关系，任意一个节点变量，其关于四种状态的条件概率可通过它的父节点的先验概率分布和每种状态对于该变量的权重确定。
[0019]作为优选，基于历史数据得到数据层的变量权值大小，采用最大最小归一化方法对变量权值进行处理得到最终结果。
[0020]本方案中，于历史数据得到数据层的变量权值大小，采用最大最小归一化方法对变量权值进行处理得到最终结果，便于最终结果的分析与比较，降低容错性，提高贝叶斯网络的决策效率。
[0021]作为优选，对于拥有同一个父节点的N个子节点，N个子节点权重之和为100％，每
个子节点的权重为
[0022]本方案中，有的父节点仅有一个子节点，有的父节点有多个子节点，合理划分权重关系，提高数据精度和结果准确性。
[0023]作为优选，采用隶属函数计算因子层、部件层和指数层中各子节点的条件概率，包括以下步骤：
[0024]S41：为状态等级赋值，记为
[0025]S42：为父节点赋予权值ω
j
；
[0026]S43：计算每个与父节点直接相连子节点的状态得分，如下式：
[0027][0028]上式中，为状态等级值，ω
j
为父节点权值，m为父节点个数；
[0029]S44：采用得分—概率转换算式将状态得分转换为不同状态概率，如下式：
[0030][0031][0032]上式中，μ1、μ2、μ3和μ4分别为良好状态等级、一般状态等级、较差状态等级和很差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建用于评估变压器绝缘老化状态的贝叶斯网络；S2：确定贝叶斯网络的数据层、因子层和部件层的变量状态等级和先验概率；S3：确定贝叶斯网络的数据层的变量、因子层和部件层的权值；S4：计算贝叶斯网络的各子节点的条件概率；S5：基于贝叶斯网络得到状态评估结果，通过线性拟合得到状态评估结果和运行时间的关系，实现变压器剩余寿命评估。2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，贝叶斯网络包含数据层、因子层、部件层和指数层四层结构，由变压器的绝缘油数据、主绝缘数据和套管数据共同决定变压器的老化状态。3.根据权利要求2所述的一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，数据层的变量包括绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分、油中溶解气体、阻抗谱、最大放电量、损伤面/距离、耐受电压和冲击电压峰值，由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分和油中溶解气体决定绝缘油老化数据，由绝缘油电导率、糠醛、电气强度、油中水分、油中溶解气体和阻抗谱决定主绝缘老化数据，由阻抗谱决定套管内绝缘老化数据，由套管阻抗谱、最大放电量、损伤面/距离决定、耐受电压和冲击电压峰值决定套管外表面损伤数据。4.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，数据层、因子层和部件层变量的状态等级包括良好、一般、较差和很差。5.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，基于历史数据得到数据层的变量权值大小，采用最大最小归一化方法对变量权值进行处理得到最终结果。6.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的变压器绝缘老化寿命预测方法，其特征在于，对于拥有同一个父节点的N个子节点，N个子节点权重之和为100％，每个子节点的权重为7.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亦平，傅进，王波一，周刚，王洪俭，李锐锋，吴佳，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，
类型：发明
国别省市：