基于多因素考虑的变压器故障概率模型
电力系统故障预测与诊断模型研究
电力系统故障预测与诊断模型研究近年来，随着电力系统规模的不断扩大和电网智能化技术的快速发展，电力系统的安全稳定运行问题越来越引起人们的关注。
故障预测与诊断作为电力系统运行管理的重要一环，对于保障电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。
1. 电力系统故障预测模型研究在电力系统中，故障的预测是一项复杂的任务。
为了实现准确的故障预测，研究人员采用了多种不同的模型方法。
其中，机器学习和人工智能技术被广泛应用于电力系统故障预测中。
一种常用的预测模型是基于监督学习的方法。
它使用历史故障数据和系统运行参数作为输入，训练出一个模型来预测未来可能出现的故障类型和时刻。
这些模型可以通过使用决策树、神经网络、支持向量机等机器学习算法来构建。
经过大量实验和数据验证，这些模型在故障预测方面取得了不错的效果。
此外，递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型也可以用于电力系统故障预测。
这些模型可以处理时间序列数据的特点，能够捕捉到系统运行状态的演变过程，对预测故障起到了积极的作用。
2. 电力系统故障诊断模型研究电力系统的故障诊断是指通过对故障信号进行分析和判断，确定故障原因和位置的过程。
故障诊断模型旨在通过处理实时数据和历史记录，快速准确地检测和识别发生在电力系统中的故障。
一种常用的故障诊断方法是基于模式识别的方法。
这种方法将从电力系统中获得的实时故障信号与预先存储的故障模式进行比较，从而识别故障位置和类型。
这些模式可以通过采集和分析大量的历史数据来建立，然后根据电力系统的实际变化情况不断进行更新和优化。
此外，还有一种常用的故障诊断方法是基于专家系统的方法。
这类方法通过建立知识库和规则库，模拟专家的判断过程，对电力系统的故障进行诊断。
专家系统可以根据系统状态和故障信息，利用推理和逻辑运算进行决策，具有较强的判别能力。
3. 故障预测与诊断模型的融合研究为了更好地实现电力系统的故障管理，研究人员将故障预测和故障诊断两种模型进行了融合。
基于深度学习的电力变压器智能故障诊断方法
基于深度学习的电力变压器智能故障诊断方法摘要：由于深度学习算法对提高电力变压器的故障诊断质量水平、提高诊断效率水平具有巨大的推动作用，本文主要通过分析电力变压器常见的故障问题，进一步探讨深度学习算法与智能诊断方法之间的关系，分析深度学习在电力变压器智能故障诊断的应用现状，介绍基于深度学习的电力变压器智能故障诊断步骤，以期为电力变压器的故障诊断提供一定的理论参考。
关键词：深度学习算法电力变压器故障诊断引言：在社会各行业的用电量需要不断扩大的社会大背景之下，我国正在不断加快电网的规模建设速度，但与此同时，电气设备的运行稳定性问题也在不断显现。
由于电力变压器在控制电压上的特殊性质，致使电力变压器的正常运行成为电力运行系统的关键环节，对整个电网的运行发挥了至关重要的作用。
然而，当系统经过长期的运行之后，其系统内部电力变压器的运行性能会不断退化，时常发生故障，从而影响电网的供电质量。
因此，如何对电力变压器的故障实行智能的诊断方法，成为改善我国电力系统运行效率现状的重点难题。
1.电力变压器常见的故障问题长期使用的变压器容易出现油质变坏的问题。
这主要是在变压器在长期使用的过程中可能会接触到一些雨水和潮气，同时由于变压器内的油温常年保持过热的状态，导致空气分子在高温的环境下发生变化，破坏变压器的油质。
当变压器的油质变坏时，相应的变压器的绝缘性能会逐渐减弱，从而引发变压器故障。
在传统的诊断方法中，通常可以通过观察油色的变化诊断油质状况。
一般情况下，新的变压器的油色通常是浅黄色的，随着变压器使用时间的延伸，油色会逐渐变为浅红色。
值得注意的是，当油色变黑时，则必须对变压器的油质进行化验，若油质正常则可以继续使用，若油质发生异常，则应及时对绝缘油进行过滤处理，防止变压器线发生电流故障。
另外，变压器的内部运行状态也会引起内部电磁交流声音的强度变化。
如果电磁交流声音的频率是固定的，则说明变压器的内部运行一切正常。
如果变压器内部产生沉重、剧烈的电磁交流声，或是听到变压器发生异响时，则说明变压器内部的某个性能出现了问题，需要及时检查处理。
融合多数据源的电网故障诊断方法
运营维护技术融合多数据源的电网故障诊断方法吴勇（泰州三新供电服务有限公司泰兴分公司广陵业务所，江苏为建立电网故障诊断方法，研究过程运用小波分析理论预处理电网原始运行数据，提取小波故障度、小网理论求得保护拒动、误动条件下的模糊故障度。
再运用理论融合小波故障度、小波奇异度、小波能量度以及模糊故障度4种数据源，建立多数据源电网故障诊断模型，分为数据融合和诊断决策模块。
经检验，该模型能够准确定位发生故障的电气元件。
多数据源；电网故障；诊断方法Power Grid Fault Diagnosis Based on Fusion of Multiple Data SourcesWU Yong(Guangling Office, Taixing Branch, Taizhou Sanxin Power Supply Service Co., Ltd., TaizhouAbstract: In order to establish the grid fault diagnosis method, the research process utilizes the wavelet analysis theory to preprocess the original grid operation data, extracts the wavelet fault degree, wavelet singularity, and wavelet energy degree indexes, and obtains the fuzzy fault degree under the conditions of protection refusal and misoperationTelecom Power Technology重要特征，如突然的断线、雷击引起过电流等变化。
可基于小波分析理论获取电气元件的电气量变化特征，建立故障度。
变压器运行中短路损坏的原因分析
变压器运行中短路损坏的原因分析根据近几年的变压器因出口短路而发生损坏的情况，变压器在短路故障时，其损坏主要有以下几种特征及产生的原因。
1.1 轴向失稳这种损坏主要是在辐向漏磁产生的轴向电磁力作用下，导致变压器绕组轴向变形，该类事故占整个损坏事故的32.9 ％。
1.1.1 线饼上下弯曲变形这种损坏是由于两个轴向垫块间的导线在轴向电磁力作用下，因弯矩过大产生永久性变形，通常两饼间的变形是对称的。
1.1.2 绕组或线饼倒塌这种损坏是由于导线在轴向力作用下，相互挤压或撞击，导致倾斜变形。
如果导线原始稍有倾斜，则轴向力促使倾斜增加，严重时就倒塌；导线高宽比例大，就愈容易引起倒塌。
端部漏磁场除轴向分量外，还存在辐向分量，二个方向的漏磁所产生的合成电磁力致使内绕组导线向内翻转，外绕组向外翻转。
1.1.1 绕组升起将压板撑开这种损坏往往是因为轴向力过大或存在其端部支撑件强度、刚度不够或装配有缺陷。
1.2 辐向失稳这种损坏主要是在轴向漏磁产生的辐向电磁力作用下，导致变压器绕组辐向变形，占整个损坏事故的21.2%。
1.2.1 外绕组导线伸长导致绝缘破损辐向电磁力企图使外绕组直径变大，当作用在导线的拉应力过大会产生永久性变形。
这种变形通常伴随导线绝缘破损而造成匝间短路，严重时会引起线圈嵌进、乱圈而倒塌，甚至断裂。
1.2.2 绕组端部翻转变形端部漏磁场除轴向分量外，还存在辐向分量，二个方向的漏磁所产生的合成电磁力致使绕组导线向内翻转，外绕组向外翻转。
1.2.3 内绕组导线弯曲或曲翘辐向电磁力使内绕组直径变小，弯曲是由两个支撑(内撑条)间导线弯矩过大而产生永久性变形的结果。
如果铁心绑扎足够紧实及绕组辐向撑条有效支撑，并且辐向电动力沿圆周方向均布的话，这种变形是对称的，整个绕组为多边星形。
然而，由于铁芯受压变形，撑条受支撑情况不相同，沿绕组圆周受力是不均匀的，实际上常常发生局部失稳形成曲翘变形。
1.3 引线固定失稳这种损坏主要由于引线间的电磁力作用下，造成引线振动，导致引线间短路，这种事故较少见。
基于特征提取与INGO-SVM_的变压器故障诊断方法
第52卷第7期电力系统保护与控制Vol.52 No.7 2024年4月1日Power System Protection and Control Apr. 1, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.230936基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法包金山1，杨定坤2，张 靖1，张 英1,3，杨镓荣1，胡克林1(1.贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025；2.重庆邮电大学先进制造工程学院，重庆 400065；3.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳 550002)摘要：针对使用支持向量机(support vector machine, SVM)对变压器进行故障诊断时有效特征提取困难、模型参数难以选择的问题，提出一种基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法。
首先，使用核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)方法对构建的21维待选特征进行特征融合和低维敏感特征提取。
其次，使用佳点集、随机反向学习和维度交叉学习等策略对北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)进行改进。
通过2个典型测试对改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization, INGO)进行性能测试，验证了INGO算法的优越性。
然后，基于KPCA提取的低维敏感特征，使用INGO对SVM的参数进行组合寻优，建立基于KPCA特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断模型。
最后，对不同变压器故障诊断模型进行实例仿真对比实验。
结果表明：所提方法故障诊断精度高、稳定性好，更适用于变压器的故障诊断。
关键词：变压器；故障诊断；支持向量机；核主成分分析；北方苍鹰优化算法Transformer fault diagnosis method based on feature extraction and INGO-SVMBAO Jinshan1, YANG Dingkun2,ZHANG Jing1, ZHANG Ying1, 3, YANG Jiarong1, HU Kelin1(1. College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2. College of Advanced ManufacturingEngineering, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China;3. Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co., Ltd., Guiyang 550002, China)Abstract: It is difficult to extract effective features and select model parameters when using a support vector machine (SVM) for transformer fault diagnosis. A transformer fault diagnosis method based on feature extraction and an improved northern goshawk optimization (INGO) algorithm optimized SVM is proposed. First, kernel principal component analysis (KPCA) is used to conduct feature fusion and low dimensional sensitive feature extraction for the 21 dimensional candidate feature. Secondly, strategies such as good point set, random opposition-based learning, and dimensional cross learning are used to improve the northern goshawk optimization (NGO) algorithm. The performance of the INGO algorithm is tested using two typical test functions, verifying its superiority. Then, based on the low dimensional sensitive feature extracted by KPCA, INGO is used to optimize the parameters of the SVM, and a transformer fault diagnosis model is established based on KPCA feature extraction and INGO-SVM. Finally, simulation and comparative experiments are conducted on different transformer fault diagnosis models. The results show that the proposed method has high accuracy and good stability in fault diagnosis, and is more suitable for transformer fault diagnosis.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 52177016).Key words: transformer; fault diagnosis; support vector machine; kernel principal component analysis; NGO0 引言变压器是电网系统中的重要组成部分，其在运基金项目：国家自然科学基金项目资助(52177016)；贵州省科技计划项目资助(黔科合支撑[2021]365)；贵州大学自然科学特别科学研究基金项目资助(2021-45) 行过程中发生故障会给电网系统造成巨大的经济损失。
概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断摘要：电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义，本文介绍了基于概率故障神经网络（PNN）在变压器故障诊断中的应用。
针对概率神经网络（PNN）模型强大的非线性分类能力，PNN能够很好地对变压器故障进行分类；文章通过对PNN神经网络的结构和原理的分析，应用PNN概率神经网络方法对变压器故障进行诊断。
关键词：变压器；概率神经网络；故障诊断0 引言变压器是电力系统中的一个重要设备，由于它对电能的经济传输、灵活分配和安全使用具有重要意义，因而它的维护检修就显得极为重要，特别是通过对其进行故障诊断为其正常运行提供可靠的依据。
故障诊断技术是借助于现代测试、监控和计算机分析等手段，研究设备在运行中或相对静止条件下的状态信息，分析设备的技术状态，诊断其故障的性质和起因，并预测故障趋势，进而确定必要对策的一种方法。
从本质上讲，故障诊断就是模式识别问题。
神经网络的出现，为故障诊断问题提供了一种新的解决途径，特别是对于实际中难以解决的数学模型的复杂系统，神经网络更显示出其独特的作用。
目前，在故障诊断方面虽然BP网络应用得最为广泛，但其网络层数及每层神经元的个数不易确定，而且在训练过程中网络容易陷入局部最小点。
本文引入一种新的人工神经网络模型——概率神经网络，使用该网络进行变压器的故障诊断，可以获得令人满意的故障诊断率，并能有效地克服BP神经网络的缺点。
本文采用概率神经网络(probabilistic neural networks)对变压器故障进行诊断。
概率神经网络结构简单、训练简洁，利用概率神经网络模型的强大的非线性分类能力，将故障样本空间映射到故障模式空间中，可形成一个具有较强容错能力和结构自适应能力的诊断网络系统，从而提高故障诊断的准确率。
在实际应用中，尤其是在解决分类问题的应用中，它的优势在于用线性学习算法来完成非线性学习算法所做的工作，同时保持非线性算法的高精度等特性。
基于大数据的电力设备故障诊断与预测模型研究
基于大数据的电力设备故障诊断与预测模型研究随着电力行业的快速发展和电网规模的不断扩大，电力设备的故障诊断和预测成为了电力公司和维护人员重要的工作。
传统的故障检测方法常常面临着准确率低、耗时长等问题。
而随着大数据技术的发展，基于大数据的电力设备故障诊断和预测模型逐渐成为研究的热点。
本文旨在通过基于大数据的方法，提出一种高效、准确的电力设备故障诊断和预测模型，以提高电力设备的安全性和稳定性。
一、研究背景电力设备故障对电网运行和供电质量产生了严重的影响。
因此，精确、及时地诊断和预测电力设备的故障成为了电力行业的重要课题。
传统的故障检测方法往往基于人工经验和规则，无法满足大规模、复杂的电力设备的需求。
而基于大数据的方法能够从庞大的数据中学习模式和规律，提高故障诊断的准确性和效率。
二、基于大数据的电力设备故障诊断模型1. 数据收集与清洗为了构建一个准确的故障诊断模型，首先需要收集电力设备运行过程中的相关数据。
这些数据可以包括电压、电流、温度及其他传感器的数据等。
同时，还需要对数据进行清洗，去除噪声和异常值，确保数据的质量。
2. 特征提取与选择在得到清洗的数据后，需要从中提取有用的特征来描述设备的运行状态。
这些特征可以包括频率、幅值、时域特征、频域特征等。
然后，通过特征选择算法选择最具有代表性的特征，减少数据维度，提高模型的效率。
3. 模型构建与训练在特征提取和选择完成后，可以构建故障诊断模型。
常用的模型可以包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
通过大量的数据进行训练和调优，使模型可以准确地识别和分类不同的故障类型。
4. 故障诊断与评估基于训练好的模型，可以对新的数据进行故障诊断。
根据模型的输出结果，可以判断设备是否存在故障，并对故障类型进行分类。
为了评估模型的性能，则可以利用预先标定的故障数据进行准确性、召回率等指标的计算和分析。
三、基于大数据的电力设备故障预测模型1. 数据收集与清洗与故障诊断模型类似，电力设备故障预测模型也需要收集设备运行数据，并对数据进行清洗和处理。
基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法研究
基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法研究一、引言电力系统是现代化社会的重要基础设施之一，其安全稳定运行对社会发展至关重要。
然而，电力系统中经常会出现不可避免的故障，如线路故障、设备故障、电压稳定性问题等。
故障的处理需要快速准确的判断和定位，以便及时采取措施进行修复，保障系统正常运行。
因此，电力系统故障诊断是电力系统管理和维护的重要环节，也是电力系统智能化的重要方向。
二、贝叶斯网络介绍贝叶斯网络是一种可用于概率推理建模的图形模型，它能够很好地描述变量之间的条件依赖关系，常用于数据挖掘、机器学习等领域。
在电力系统故障诊断中，贝叶斯网络可以用来建立故障诊断模型。
对于贝叶斯网络来说，图中的结点表示变量，箭头则表示条件依赖关系。
每个结点有一条边连接到其父结点，表示其值的确定依赖于其父结点的值。
结点可以是离散型或连续型的变量，并且可以用概率分布描述。
三、基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法主要包括以下三个步骤：1. 变量选择在建立贝叶斯网络模型之前，需要选择有代表性的变量。
这些变量应具有影响电力系统故障的强相关性，并且能够提供足够多的信息。
变量的选择需要经过专家分析和实验验证，以确保正确性和可靠性。
2. 贝叶斯网络模型构建对于已选择的变量，可根据其条件依赖关系建立贝叶斯网络结构。
这个过程可以使用专业软件进行自动生成，也可以通过手动输入条件概率表格完成。
条件概率表格包括每种可能的情况下变量的概率值。
3. 故障诊断当发生电力系统故障时，可根据已有数据来进行故障诊断。
具体步骤如下：- 收集故障现场的数据，包括各种设备的状态信息、电压电流等。
- 将数据输入贝叶斯网络模型中，根据已有变量的取值和条件概率表格计算出未知变量的概率分布。
- 根据概率分布结果，确定最有可能的故障原因。
四、应用案例贝叶斯网络作为一种重要的数据分析工具，已经在电力系统故障诊断中得到了广泛应用。
以某电力公司的电力系统为例，其贝叶斯网络故障诊断模型主要包括主变压器、配电变压器、线路等主要设备。
基于全卷积神经网络的变压器故障诊断
基于全卷积神经网络的变压器故障诊断摘要变压器是电力系统中不可或缺的设备，而变压器故障的预测和诊断对于电力系统的稳定运行至关重要。
传统的变压器故障诊断方法通常需要人工干预和专业的知识，而基于深度学习的方法可以自动地提取特征并进行故障诊断。
本文提出了一种基于全卷积神经网络（FCN）的变压器故障诊断方法。
该方法将单个原始波形作为输入，并生成相应的分类标签。
实验结果表明，该方法在不同的数据集上均具有较高的故障诊断准确性，证明了其在实际工程应用中的潜力。
1. 引言变压器是电力系统中不可或缺的设备，其作用是实现电压的升降和电力的传输。
然而，变压器也是电力系统中最常见的故障设备之一。
故障的发生不仅会导致系统稳定性的下降，还会对电力系统的正确运行产生不利影响。
因此，及时预测和诊断变压器故障对于电力系统的稳定性和可靠性具有重要作用。
传统的变压器故障诊断方法通常需要人工干预和专业的知识，例如根据变压器的噪声评估变压器的状况或根据特定的指标评估变压器的健康状况。
这些方法不仅存在主观性，而且往往需要大量的时间和人力资源。
近年来，随着深度学习技术的发展和应用，越来越多的研究者开始探索使用深度学习方法进行变压器故障诊断。
2. FCN模型FCN是一种基于卷积神经网络（CNN）的全卷积网络，可以将网络的输出映射到输入的原始图像上。
在本文中，我们使用FCN进行变压器故障诊断。
具体来说，我们使用FCN-8s 模型进行变压器故障诊断。
FCN-8s是一个带有上采样层的FCN模型，可以产生8倍的上采样，并将输出与前面的卷积层级联，以获得更高的精度。
它使用VGG16模型作为预处理层，并在输出层使用softmax激活函数进行分类。
由于我们的输入数据是单通道的时间序列数据，因此我们使用1D卷积层而不是2D卷积层。
图1展示了我们的FCN模型的架构。
该模型包含5个1D卷积层和3个上采样层。
卷积核的大小为3，可以提取3个连续时间点的特征。
每个卷积层都有一个ReLU激活函数和一个批归一化层。
基于知识图谱的变压器故障诊断及预测方法研究
变压器故障主要包括绕组故障、铁芯故障、分接开关故障、套管故障等。其中，绕组故障是最常见的故障类型，包括匝间短路、断线、接头松动等。
变压器工作原理与故障类型
变压器故障诊断方法概述
传统故障诊断方法包括电气试验、油色谱分析、油化学分析等。这些方法具有一定的局限性，如电气试验难以检测到局部放电等早期故障，油色谱分析对油中溶解气体含量变化敏感度不高。
2023-10-26
基于知识图谱的变压器故障诊断及预测方法研究
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目录
引言变压器故障诊断基础知识基于知识图谱的变压器故障诊断模型构建基于知识图谱的变压器故障预测模型构建基于知识图谱的变压器故障诊断及预测应用案例结论与展望参考文献
引言
01
1
研究背景与意义
2
3
变压器在电力系统中具有重要地位，其故障会对电力系统的稳定运行产生严重影响。
知识图谱构建方法
确定知识图谱的实体和关系
01
根据变压器故障诊断及预测的需求，确定知识图谱中的实体和关系，如变压器故障类型、征兆、原因和解决方案等。
变压器故障知识图谱构建
构建知识图谱网络
02
根据确定的实体和关系，构建相应的知识图谱网络，将相关的知识元连接起来。
知识图谱的优化和完善
03
通过对知识图谱的应用和评估，不断优化和完善知识图谱的结构和内容。
研究方法
本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先对变压器故障类型进行分类，然后构建故障预测模型，再构建变压器知识图谱，最后设计知识推理算法，并通过实验验证本研究的故障诊断基础知识
02
变压器工作原理
变压器是利用电磁感应原理，将两个或多个不同电压等级的交流电系统进行电能传输和转换。当交流电通过变压器时，磁场在铁芯中发生变化，产生电动势，从而实现电压和电流的变化。
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Ｐｃ五，一ｃ产ｃＫ，，…，卢ｃＫ，，Ｅｊ］
可以计算出整体故障的概率。
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起。
４）计算出最优传递矩阵Ｃ
在式（１）中，咒为对应的故障模式特征参量的 数目，甜一（ｃｏ一，０－）２，…，∞Ｎ）为各特征参量的权重参 数，假如不存在某一个特征参数，其余的特征参量 权重需要重新计算。因此，在方法２．１２中知道怎 样计算故障概率后，只要知道所有故障权重叫，，就
Ｗｏｒｄｓ
ｔｒａｎｓｆｏｒｒｆｌｅｒ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ，ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ，ｍｏｄｅｌ，ｃｏｍｐｌｅｘ
Ｃｌａｒ媾Ｎｕｍｂｅｒ
ＴＭ４１０．３
１
引言
重大经济损失。而采取在线状态监测和故障诊断 技术，可以使检修方式由预防性检修向预知性检修 过渡。变压器故障诊断是电力控制系统在线监测 的重要组成部分，它能够及时判断出电力变压器设 备风险，预防突发事故的发生，减少没有必要的停 电检查与维修，从而延长设备寿命［１］，使设备检修 达到优化配置，又可同时有效地提高故障发现率，
伴随着电力系统向超高压、大容量方向的发 展，以及社会生产和日常生活对供电需求的提高， 电力设备对人们的意义更为重要。当前电力设备 主要采取“定期检修”、“到期必修”，这种检修方式 可能会造成“过度检修”，从而影响设备寿命，造成
＊收稿日期：２０１４年１０月１２日，修回日期：２０１４年１１月２９日 作者简介：王浩，男，硕士研究生，研究方向：变压器风险。谢萍，女，讲师，研究方向：数据库技术与网络安全。王颖， 女，硕士，教授，研究方向：数据库、变压器。赵文硕，女，硕士研究生，研究方向：计算机应用技术。廖一鸣，男，硕士研 究生，研究方向：数据库技术与网络安全。李彦，女，硕士研究生，研究方向：数据库技术与网络安全。
评价值。具体方法流程如图１所示。 ２．１．３基于综合多特征参量的故障概率评定方法 设某故障模式ｘ对应的特征参量Ｙ一
万方数据
２０１５年第４期
计算机与数字工程
６３７
（ｔ）・×。，由Ｌ得到故障概率为ｐ（Ｙｊ），则故障模式 Ｘ对应的Ｐ（Ｘ。）为
Ｗ
Ｗ－＿（叫矗）。×。其中咒为评价因子的数目。 ３）建立互反矩阵Ｂ （１）Ｂ一（％ｎ×ｎ其中，ｂ巧＝ｚｇ训巧，ｉ，歹＝１，２，…，
ｃｕｒｒｅｎｔ
ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｍｏｓｔｌｙ
ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｔＯ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｗｉｔｈｏＵｔ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｄｕｒａｔｉｏｎ，ｈｕｌｔｓ ａｎｄ ｒｅｐａｉｒ，ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｏｔｈ－
坐！墨！垦笪整垦鉴查堂鲨
ｏ～ｏ．２ ０．２～ｏ．４ ０．４～０．７ ０．７～１．０
状态较良好，故障发生的可能性很小 设备轻度劣化，可正常运行，有一定的可 能性发生故障 设备中等劣化，偏离正常状态，有些许故 障现象出现 设备已由劣化状态转为故障状态，有明显 故障现象出现
Ｙ８套管电容量
Ｙ９
Ｙ１０铁芯外引接地电流
ｐｏｗｅｒ
ｉｎｄｕｓｔｒｙ．ｐｏｗｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ ｉｓ
ｄｅｖｅｌｏ’ｐｉｎｇ
ｕｎａｂｌｅ
ｔｏ
ｉｎ
ａ
ｈｉｇｈ
ｃａ—
ｐａｃｉｔｙ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｖｏｌｔａｇｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．Ｓｏ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｐｒｅｖｅｎｔｉｖｅ
ｃｕｒｒｅｎｔ
ｎｏｓｅ
ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ
ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｙ ｉｓ
变压器故障模式及对应故障特征参量的分析
目前，失效模式及后果分析（ＦＭＥＡ）分析是一 种广泛应用的可靠性分析方法。依据变压器的 ＦＭＥＡ方法分析，综合各种变压器故障模式及其 故障特征参量之间的影响关系［２］，可以建立如下对
应关系，如表ｌ所示。
表１
表１故障特征参量Ｙ１２～Ｙ３５在规定注意项 中没有给定值或工作中很难获得对应的数据，采用 模糊评价方法来评价非常困难。因此，通过对每个 故障的特征参量进行相对劣化程度的评价，以便获 得相应的评估数据。
不。
表３变压器相对劣化度与状态的关系
Ｙ６
Ｙ７
直流电阻（无励磁分接 Ｙ１５绕组短路阻抗 开关、绕组、ＯＬＴＣ） ｔａｎ６（０Ｕ陀的绝缘油、 Ｙ１６变比试验 绕组、套管、绝缘油） 局部放电（套管、 Ｙ１７变形试验（铁芯、绕组） ０ＬＴＣ、本体） Ｙ１８瓦斯继电器检查 Ｙ１９触头接触电阻 Ｙ２０操作实验（无励磁分接 开关） 二次回路绝缘电阻
总第３０６期 ２０１５年第４期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖ０１．４３ Ｎｏ．４
６３５
基于多因素考虑的变压器故障概率模型
王浩谢萍王颖
（华北电力大学
赵文硕廖一鸣李彦
北京
１０００００）
摘要变压器在电力系统中意义重大，电力变压器一旦发生故障对电力系统将造成重大损失。在电力行业发展进程 中，预防性检修及定期检修已不能满足当前的需要。因此研究基于在线监测的变压器故障诊断技术，获取当前变压器的健 康状态，更好地对变压器的运行状况进行维护。综上所述：在线监测的变压器诊断技术对电力系统的安全运行具有非常重
∑叫ｉ
ｉ—ｌ
式中硼ｉ砒∽叫黝…，砌如
素相对权重的向量∞一（ｃｏ，，∞：，…，‰）。 ２．１．４故障模式的综合评定流程 对变压器运用故障概率多因素综合评价方法 包括：１）依据表３进行综合评估，来确定故障模式 及它所对应的特征参量；２）根据特征参量特点，依 照２．１．２中方法算出对应的故障的概率Ｐ（Ｙｊ）一肛 （Ｙｊ）；３）依照ＩＨＡＰ方法得出非缺失特征参数的 权重ｃｏｊ；４）计算出故障概率Ｐ（Ｘ。）。如图３所示， 其全面的评估过程如下：
套管和油枕等主要部分组成。下面依据变压器的 结构对变压器故障模式进行划分。
２．１．１
瓦斯继电器５．１．１渗漏油
５．１．２二次绝缘异常Ｙ９、Ｙ３１、Ｙ３５ ５．１．３机械部件异常Ｙ１８ ５．１．４轻瓦斯发信 ５．１．５重瓦斯动作 ５．１．６安装异常 压力释放阀５．２．１渗漏油
Ｙ１、Ｙ１８、Ｙ２９ Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ９、Ｙ２９ Ｙ３５ Ｙ３５、Ｙ３１
万方数据
王浩等：基于多因素考虑的变压器故障概率模型
第４３卷
避免大事故的发生。通过变压器故障在线监测数 据及状态分析，及早发现变压器的故障隐患，实际 意义非常重大。但是，如今的变压器故障诊断大部 分基于可靠性的故障诊断，而变压器的运行年限、 变压器的缺陷及维修史、超负荷工作对变压器的健 康也有很大影响。所以本文在这里综合考虑变压 器的监测数据、运行年限、变压器缺陷及维修史、超
ｆａｕｈ，ｔｈｅ ｒｅｐａｉｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ，ａｎｄ ｗｅｉｇｈｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂａ—
ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｋｅｙ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
ｆａｕｌｔ，ａｎｄ ｆｉｎａｌｌｙ ｒｅａｃｈ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ．
图３故障概率计算流程图
由变压器的故障模式对应的故障特征参量分 别计算各个故障模式的故障概率，然后再结合各个 故障模式的权重得到变压器的可靠性的故障概率。 ２．２老化系数对于变压器故障概率的影响 变压器的老化系数在故障诊断中是要考虑的 另一个重要因素。变压器的老化系数［４］要考虑的 因素有：投运年限、设计寿命、运行环境、运行负荷。 ２．２．１设备预期寿命Ｚ。的确定 在电力变压器进行型号，产品设计时，已基本
ｒｅｇｕｌａｒ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｔｒａｎｓｆｏＹｉＴｌｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ
ｔｈｅ ｓａｆｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｐｏｗｅｒ
ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅ
负荷工作。综合得出变压器的健康状况。
没有指定的规定的注意项或者在电力工作中不易 获得相应的参数的结果［３］。因此，本文只给出了相 应的隶属函数为Ｙ１～Ｙ１１的特征参数。其方法 为：依据现有标准或规则规定的特征参数确定注意
项，然后根据人们关注的特性上限或特性下限值确
定隶属函数，依据检测到的特征参数确定隶属度。 对于人们关注的特征参数的值Ｙ１２～Ｙ３５未知部
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ｃａｕｓｅ
Ｐｏｗｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｉＴｎｅｒ ｉｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ａｎｄ ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ｉｔｓ ｆａｕｌｔ ｗｉｌｌ
ｔｈｅ ａｃｃｉｄｅｎｔ ｏｆ ｐｏｗｅｒ
ｓｙｓｔｅｍ．Ｗｉｔｈ
ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ
Ｉ确定待评估故障模式所对应的特征参量ｒ Ｉ ｌ按照上述方法确定故障的发生概率卜（ｒ）
ｌ
Ｊ
图１专家评估流程图
应用Ｉ趾口确定ｒ的权重ｍ，
本文通过使用改进的ＩＡＨＰ（层次分析法）的， 采用传递矩阵方法对层次分析法进行改进，满足合 规性的要求，直接得到相对权重。图２所示为具体 求解过程。
ｌ 根据上式计算故障的发生概率Ｐ㈣
本文中，参考变压器相关的维护，运行规程、导
ＦＭＥＡ分析表 编号特征参量 Ｙｌｌ绝缘电阻 Ｙ１２耐压试验 Ｙ１３空载试验 Ｙ１４绕组泄漏电流
编号特征参量 Ｙ１油色谱分析
Ｙ２ Ｙ３ Ｙ４ Ｙ５
油老化试验 吸收比 油中微水含量
则，专家依据变压器的运行情况来确定运行中的变 压器的劣化度与健康状态的对应关系，如表３所
（１）ｃ一（白）胁式中，Ｃｌｊ一１／咒∑：：，（６髓一
６庙），ｊ，Ｊ。则判断矩阵Ⅳ的拟优传递矩阵Ⅳ＊为 Ｗ＊一（硼矗＊）。×。式中，硼＊一ｌＯｃｏ。 ５）由Ｗ＊直接算出权重集。即：采用方根法 得出Ｗ＊对应的最大特征值的特征向量叫。