[发明专利]基于证据理论的新型变阻抗变压器状态评估方法在审

专利信息
申请号: 201710137730.X 申请日: 2017-03-09
公开(公告)号: CN106997489A 公开(公告)日: 2017-08-01
发明(设计)人: 卢文华;艾绍贵;杜玮;葛俊;樊益平;马奎;吴旭涛;武目浩;李秀广;蔡伟;方超;沈黎明;闫振华;高博;王银明;摆存曦;黎伟 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网宁夏电力公司电力科学研究院;山东电力设备有限公司
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06Q10/06
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102 代理人: 张惠玲
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 证据 理论 新型 阻抗 变压器 状态 评估 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于变压器运维检修领域,具体的说是一种基于证据理论的新型变 阻抗变压器状态评估方法。

背景技术

新型变阻抗变压器具有特殊的内置限流电抗器以及具有快速开断能力的 开关结构,在变压器油箱中除了放置有变压器绕组和铁心外,将满足限流要求 的限流电抗器和具有快速开断能力的开关置于油箱中,利用限流电抗器的电抗 来降低短路故障下的短路电流,利用与变压器高压套管连接的快速开关所具有 的快速开断能力,在发生故障时及时的投入限流电抗器,正常工作时,限流电 抗器被开关短接,变压器的损耗未增加。实现阻抗的自主调节,降低短路电流 对新生产变压器及在运变压器的冲击,同时降低损耗、维护便捷、改造容易, 实现了限流电抗器与变压器的一体化设计。

现有的变压器本体状态评估方法,比如国家电网公司发布的《Q_GDW 169-2008油浸式变压器(电抗器)状态评价导则》,针对的是常规电力变压器, 对于新型变阻抗变压器本体,无法对其特殊的限流电抗器、速断开关等结构进 行评估,难以准确把握新型变阻抗变压器本体的运行状态。

D-S理论是一种不确定性推理方法,它能够融合多个证据源提供的证 据。依靠证据的积累,不断缩小假设集。其具有较强的决策处理能力,能够 对新型变阻抗变压器本体各个不同类型的状态量进行数据融合和综合分析.

证据合成理论的基本定义如下:

定义1:设Θ为识别框架,基本信任分配函数m是一个从集合2Θ→[0,1] 的映射,若满足则称m(A) 为事件A的基本信任分配函数,它表示证据对于A的信任程度。满足m(A)>0 的所有集合称为焦元,框架Θ中所有焦元的并集称为内核。

定义2:称由所定义的函数Bel:2Θ→[0,1]为Θ 上的信度函数,表示对A为真的信任程度。

定义3:设Bel:2Θ→[0,1]为Θ上的信度函数,对称由所定义的函数Pls:2Θ→[0,1]为Bel的似真度函 数。

定义4:对于称区间[Bel(A),pls(A)]为A的信度区间。

有鉴于此,本发明提供一种基于证据理论的新型变阻抗变压器状态评估方 法,以满足新型变阻抗变压器运维检修的实际应用需要。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于,克服现有技术的不足,结合D-S证据理 论,发明一种能够有效评估新型变阻抗变压器本体运行状态的方法,对新型变 阻抗变压器本体的进行评估,实现对新型变阻抗变压器的整体运行状态的准确 评估。

本发明所涉及的基于证据理论的新型变阻抗变压器状态评估方法,其特殊 之处在于,包括以下步骤:

步骤(1),构建新型变阻抗变压器评价体系,包括一个用于评价新型变阻 抗变压器状态的评价本体、所述评价本体下的至少一个的子证据体和各个子证 据体下的至少一个的评价指标;所述评价本体的状态划分为正常状态(S1)、 注意状态(S2)、异常状态(S3)和严重状态(S4)四种状态等级;

步骤(2),对各评价指标进行测量,得到各评价指标的数据值;将各评价 的数据指标值作归一化处理,得到归一化后各评价指标值;

步骤(3),根据步骤(2)中归一化后各评价指标值,采用模糊评价方法, 计算得出各评价指标关于四种状态等级的隶属度;

步骤(4),根据步骤(3)中的各评价指标关于四种状态等级的隶属度, 计算得出各子证据关于四种状态等级的隶属度;

步骤(5),根据步骤(4)得到的各子证据在四种状态等级下的隶属度, 结合D-S证据理论计算得到评价本体所属的状态等级;

步骤(5.1),各子证据在四种状态等级下的隶属度,即各子证据体的信度 函数值;引入信度系数,对各子证据体的信度函数值进行修正;计算得到各子 证据体修正后的信度函数值和不确定证据的信度分配;

步骤(5.2),根据步骤(5.1)中得到的各子证据体修正后的信度函数值和 不确定证据的信度分配,利用合成法则计算合成后的信度函数,根据合成后的 信度函数计算不确定信度函数值;

步骤(5.3),根据推理规则,确定评价本体所属的状态等级。

进一步地,所述步骤(2)中各评价指标的数据值采用相对劣化度来进行 归一化的计算,对于数据值越小越好的评价指标采用公式(1)进行归一化处 理,对于数据值越大越好的评价指标采用公式(2)进行归一化处理;

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