一种灾后变压器可用性评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种灾后变压器可用性评估方法及系统，该方法包括以下步骤：获取灾后的变压器的状态监测数据；基于状态监测数据获取变压器故障标签值；根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围；以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正；基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况。本发明专利技术提供了一种灾后变压器可用性评估方法，其评估结果充分考虑了变压器保护动作的情况，更具备可靠性，有助于系统灾后恢复策略的快速制定，有效提升电力系统的可靠性和安全性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种灾后变压器可用性评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及变压器性能评估
，尤其是涉及一种灾后变压器可用性评估方法及系统。

技术介绍

[0002]灾后系统元件状态评估可以确定系统元件是否仍然可用或需要维修或更换。这种评估可以帮助电力系统管理者了解灾后电力系统中的元件状态，为恢复电力系统的运行提供必要的信息，帮助电力系统管理者了解灾后电力系统中的元件状况，制定合理的修复和恢复计划，提高电力系统的可靠性和安全性。
[0003]电力变压器是电力系统能量传输和转换中应用最广泛的核心设备之一，其运行的健康状态密切关系着系统的安全可靠运行，因此当系统发生故障给需要对电力变压器进行状态评估。目前针对油浸式变压器在发生故障时，由于变压器油的分解、固体绝缘材料的分解以及一些其他原因，会分解产生一些气体，如：氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)等。基于对上述气体进行成分分析形成的油中溶解气体分析法(Dissolved Gases Analysis，DGA)，是常用的变压器状态评估的手段。近年来，随着机器学习算法的快速发展，已形成多种基于DGA数据的变压器故障诊断方法，常见的方法有支撑向量机、神经网络和深度学习等的故障诊断方法。但是众多方法主要满足状态评估，却较少考虑元件的具体可用性情况，而在实际灾后系统中，面对待恢复变压器设备，需要针对当前状态监测数据给出其可用性情况。
[0004]因此，尽管目前基于机器学习等智能算法的关于电力变压器状态评估的研究取得不少成果，但均未考虑变压器保护动作情况，导致最终的评估结果不可靠，且已有研究并无法充分给出待恢复变压器设备的可用性情况，影响后续恢复策略的制定，无法很好保障电力系统的可靠性和安全性。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在提供一种灾后变压器可用性评估方法及系统，以解决上述技术问题，其评估结果充分考虑了变压器保护动作的情况，更具备可靠性，有助于系统灾后恢复策略的快速制定，提升电力系统的可靠性和安全性。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种灾后变压器可用性评估方法，包括以下步骤：
[0007]获取灾后的变压器的状态监测数据；
[0008]基于状态监测数据获取变压器故障标签值；
[0009]根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围；
[0010]以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正；
[0011]基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况。
[0012]上述方案提供的灾后变压器可用性评估方法，其评估结果充分考虑了变压器保护动作的情况，更具备可靠性，有助于系统灾后恢复策略的快速制定，有效提升电力系统的可靠性和安全性。
[0013]进一步地，所述以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正，具体为：
[0014]基于保信系统投运以后所有的变压器动作信息，若变压器当前元件平均每年动作次数小于0.5，则说明该元件可靠性高，以其健康度下最高可用率作为其当前可用率；若变压器当前元件平均每年动作次数大于或等于0.5，则说明该元件可靠性低，在其健康度下最高可用率下，以每动作一次降低a％可用率的方式对该元件可用率进行修正。
[0015]进一步地，所述基于状态监测数据获取变压器故障标签值，具体为：
[0016]将状态监测数据作为预设深度神经网络的输入，使深度神经网络基于状态监测数据进行训练及预测验证，获取变压器故障标签值。
[0017]进一步地，所述根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围，具体表示为：
[0018][0019]式中，R表示可用率范围；y表示变压器故障标签值，其中，0代表正常，1为中低温过热，2代表高温过热，3代表低能放电，4代表高能放电，5代表局部放电。
[0020]进一步地，所述基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况，具体表示为：
[0021][0022]式中：P表示变压器可用性情况，其为1时表示变压器可用，为0表示变压器不可用；r表示修正后的元件可用率，其表示为：
[0023]r＝R
max
‑
a％*n
[0024]式中：R
max
表示当前健康等级最高可用率，n表示变压器保护平均一年动作次数取整值。
[0025]本专利技术还提供一种灾后变压器可用性评估系统，用于实现一种灾后变压器可用性评估方法，其包括：
[0026]数据获取模块，用于获取灾后的变压器的状态监测数据；
[0027]故障标签值获取模块，用于基于状态监测数据获取变压器故障标签值；
[0028]可用率确定模块，用于根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围；
[0029]可用率修正模块，用于以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正；
[0030]可用性情况确定模块，用于基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况。
[0031]上述方案提供的系统可以实现对灾后变压器可用性的快速、准确评估，该系统架构简单，实现便捷，其评估结果充分考虑了变压器保护动作的情况，更具备可靠性，有助于系统灾后恢复策略的快速制定，有效提升电力系统的可靠性和安全性。
[0032]进一步地，所述可用率修正模块，用于以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正，具体为：
[0033]基于保信系统投运以后所有的变压器动作信息，若变压器当前元件平均每年动作次数小于0.5，则说明该元件可靠性高，以其健康度下最高可用率作为其当前可用率；若变压器当前元件平均每年动作次数大于或等于0.5，则说明该元件可靠性低，在其健康度下最高可用率下，以每动作一次降低a％可用率的方式对该元件可用率进行修正。
[0034]进一步地，所述故障标签值获取模块，用于基于状态监测数据获取变压器故障标签值，具体为：
[0035]将状态监测数据作为预设深度神经网络的输入，使深度神经网络基于状态监测数据进行训练及预测验证，获取变压器故障标签值。
[0036]进一步地，所述可用率确定模块，用于根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围，具体表示为：
[0037][0038]式中，R表示可用率范围；y表示变压器故障标签值，其中，0代表正常，1为中低温过热，2代表高温过热，3代表低能放电，4代表高能放电，5代表局部放电。
[0039]进一步地，所述可用性情况确定模块，用于基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况，具体表示为：
[0040][0041]式中：P表示变压器可用性情况，其为1时表示变压器可用，为0表示变压器不可用；r表示修正后的元件可用率，其表示为：
[0042]r＝R
max
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种灾后变压器可用性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取灾后的变压器的状态监测数据；基于状态监测数据获取变压器故障标签值；根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围；以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正；基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况。2.根据权利要求1所述的一种灾后变压器可用性评估方法，其特征在于，所述以保信系统投运以后所有的变压器动作信息为参考，对变压器当前元件可用率进行修正，具体为：基于保信系统投运以后所有的变压器动作信息，若变压器当前元件平均每年动作次数小于0.5，则说明该元件可靠性高，以其健康度下最高可用率作为其当前可用率；若变压器当前元件平均每年动作次数大于或等于0.5，则说明该元件可靠性低，在其健康度下最高可用率下，以每动作一次降低a％可用率的方式对该元件可用率进行修正。3.根据权利要求1或2所述的一种灾后变压器可用性评估方法，其特征在于，所述基于状态监测数据获取变压器故障标签值，具体为：将状态监测数据作为预设深度神经网络的输入，使深度神经网络基于状态监测数据进行训练及预测验证，获取变压器故障标签值。4.根据权利要求2所述的一种灾后变压器可用性评估方法，其特征在于，所述根据变压器故障标签值对变压器进行健康度划分，确定每种健康度下元件可用率范围，具体表示为：式中，R表示可用率范围；y表示变压器故障标签值，其中，0代表正常，1为中低温过热，2代表高温过热，3代表低能放电，4代表高能放电，5代表局部放电。5.根据权利要求4所述的一种灾后变压器可用性评估方法，其特征在于，所述基于修正后的元件可用率确定变压器可用性情况，具体表示为：式中：P表示变压器可用性情况，其为1时表示变压器可用，为0表示变压器不可用；r表示修正后的元件可用率，其表示为：r＝R
max
‑
a％*n式中：R
max
表示当前健康等级最高可用率，n表示变压器保护平均一年动作次数取整值。6.一种灾后变压器可用性评估系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取灾后的变压器的状态监测数据；故障标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆秋瑜，李力，杨银国，陈玥，刘俊，杨梦琴，张睿哲，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：