[发明专利]一种数字化电力互感器健康状态模糊综合评价方法

说明书

本申请公开了一种数字化电力互感器健康状态模糊综合评价方法，包括步骤1：选取影响数字化电力互感器状态的评价指标并进行层级划分；步骤2：划分数字化电力互感器的评估状态；步骤3：对评价指标进行优先级和劣化方向分类；步骤4：分别建立各类别的评价指标隶属度函数，并通过BP神经网络确定不同层级评价指标的权重，获得模糊评价矩阵；步骤5：采用模糊评价矩阵进行模糊运算，运算结果归一化后得到最终的评价结果。本发明根据对数字化电力互感器健康状态影响，确定评价指标和评价层级，配置不同权重，使得评估结果更加的合理准确，能够对数字化电力互感器做出有效评价，具有较高的可信度。

技术领域

本发明属于电力设备状态评估技术领域，涉及一种应用BP神经网络确定指标权重的数字化电力互感器健康状态模糊综合评价方法。

背景技术

数字化电力互感器作为电力系统中关键测量设备之一，数字化电力互感器工作运行中易受外界温、湿度环境、压力、振动、噪声等因素影响，使得长期运行工作的电子互感器测量精度稳定性和可靠性产生不确定性，因此有必要对电力系统数字化电力互感器是否是健康运行状态进行监测。

目前，主要采取模糊综合评价措施进行电力系统数字化电力互感器运行状态的监测，但是其存在如下缺点：指标权重确定存在单一性和主观性问题，针对该缺点，本发明提出一种应用BP神经网络确定指标权重的模糊综合评价方法，进行数字化电力互感器健康状态评估检测。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本申请提供一种应用BP神经网络确定指标权重的数字化电力互感器健康状态模糊综合评价方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：

一种数字化电力互感器健康状态模糊综合评价方法，包括以下步骤：

步骤1：选取影响数字化电力互感器状态的评价指标并进行层级划分；

步骤2：划分数字化电力互感器的评估状态；

步骤3：对评价指标进行优先级和劣化方向分类；

步骤4：分别建立各类别的评价指标隶属度函数，通过应用BP神经网络确定不同层级评价指标的权重，获得模糊评价矩阵；

步骤5：采用模糊评价矩阵进行模糊运算，运算结果归一化后，得到最终的评价结果。

本发明进一步包括以下优选方案：

优选地，步骤1中，选取影响数字化电力互感器状态的评价指标并进行层级划分，得到：

第一层级的评价指标为：数字化电力互感器指标、环境因素指标、绝缘性能指标；

所述数字化电力互感器指标的第二级评价指标确定为：投运时间、近三年累计故障次数和同型号累计故障次数；

所述投运时间是自设备开始运行的累计运行时间；

所述近三年累计故障次数是设备最近运行的三年中累计故障次数；

所述同型号累计故障次数是一年运行时间内若干同型号设备累计故障次数的平均值；

所述环境因素指标的第二级评价指标确定为：温度、相对湿度、震动和噪声；

所述绝缘性能指标的第二级评价指标确定为：电晕放电、沿面放电、内部放电、悬浮放电四种放电类型。

优选地，步骤2中，将数字化电力互感器的评估状态划分为正常状态、注意状态、异常状态、严重状态这4种状态；

所述正常状态是指各个评价指标都处于稳定的范围之内，设备运行正常；

所述注意状态是指部分评价指标变化趋势逐渐脱离稳定的范围，向着阈值方向发展，目前设备依然可以正常运行，但是需要加强监视；