综合灰色模型在电力变压器故障预测中的应用

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基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究

基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究电力系统是国家经济的重要组成部分，而短期负荷预测作为电力系统调度中的重要环节，对于保证电力系统的安全稳定运行有着不可或缺的作用。

目前，国内外学者们采用多种方法进行短期负荷预测，其中基于灰色预测的方法因其特殊的模型结构和预测精度受人青睐，本文将基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究进行探讨。

一、灰色预测模型的概述灰色预测模型，是一种处理少样本、不确定、模糊信息的数学模型，其思想核心在于将不确定信息转化为确定性信息，并借助此构建预测模型。

灰色预测模型的主要特点是具有较少的输入数据和简单的模型结构，能够适应复杂非线性系统的预测需求，并拥有较高的预测精度和可解释性。

二、短期负荷预测研究现状分析目前，国内外学者们在短期负荷预测方面采用了多种方法，如传统的时间序列方法、统计方法、神经网络方法、群集分析方法、回归分析方法、模糊系统方法等。

虽然这些方法各有优缺点，但是基于灰色预测的方法由于其独到的模型结构和预测精度优势，已经成为短期负荷预测领域中备受关注的一种方法。

三、基于灰色预测的短期负荷预测模型灰色预测模型在短期负荷预测中主要分为以下三种：GM(1,1)模型、GM(0,1)模型和DGM(1,1)模型。

1、GM(1,1)模型GM(1,1)模型是灰色预测模型中最基础的模型，其主要思想是将原始数据一次累加、得到一段累加变化量数据，然后对得到的累加变化量作一阶差分，得到经过时间规划后的新数据，最后还原新数据为预测值。

GM(1,1)模型的缺点是对数据的平稳性要求较高，数据需要经过平稳化处理后才可使用。

2、GM(0,1)模型GM(0,1)模型也称为恒比率模型，假设短期负荷预测值的变化率可以用一定的恒定倍数来表达，建立了一个无数增长模型，通过对未来负荷增长趋势的预测，得出未来的负荷预测值。

GM(0,1)模型的优点是对原始数据的平稳性要求不高，并且具有较高的预测精度。

3、DGM(1,1)模型DGM(1,1)模型是在GM(1,1)模型基础上引入差分的概念，即一阶加权差分作为新的累加变化量数据。

基于灰色理论的电力变压器故障预测

ｔｅｉｓｈｎｃｒｉｓｏｅｅｏａｅｅａｉａｉｎｔｈｅｕｎｅａｒｅｎａｔｎａｅｒｃｓｉｇｒｇｒｉｇｔｈｎｉｓｒｅ，ｔｅａｒｅｎｌｖｌｍｐｒｘｍｎｔｏｔｅｓｑｅｃ，ｃｒｉｓｏｔｅｕｔｄｐｏｅｓｎｅａｄｎｔｅｕ－ｍｅｃｏＯ
廖海斌
４３０）６００４０７）３０９
４０７）黄淮学院国际学院驻马店３００（
（汉大学电子信息学院武汉武
摘
要
文章提出了一种基于综合灰色模型的电力变压器油中溶解气体浓度预测的方法，进而预测电力变压器的故
Байду номын сангаас
（ｃｏｌｆＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｇＷｕａｉｅｓｔｆｃｎｌｇ ”，Ｗｕａ４０７）Ｓｈｏｎｏｍａｉｇｎｅｉ，ｈｎＵｎｖｒｉｙｏｈｏｏｙｏｏｎＴｅｈｎ３００
（ｎｅｎｔｎｌｌｇ，ＨｕｎｈａｉｅｓｔｅＩｔｒａｉａｌｅｏＣｏｅａｇｕｉＵｎｖｒｉ，Ｚｕｄａ４３０）ｙｈｍａｉｎ６００（ｃｏｌｏｅｔｏｉｎｏａｉｎ，Ｗｕａｉｅｓｔ￣，Ｗｕａ４０７）ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃＩｆｒｔｏｍｈｎＵｎｖｒｉ ’ ｙｈｎ３０９
ｑａｉｉｅｕｎｅｆｅｕｌｉｄｗｅｕｅＧＭ（，）ｔｂａｎｔｅｆｒｃｓｅｕｎｅｈｎｅａｔｅｆｒｃｓｅｕｎｅＳｐｅｉｕｌｅｓｑｅｃ，ａｔｒｑａｉｅｓｆｄｆ１１ｏｏｔｉｈｅａｔｓｑｅｃ，ｔｅｘｍｈｏｅａｔｓｑｅｃ ’ ｒｃ— ｏｓｏｉｎ，ｔｈｅｕｎｅｔａｏａｉｆｄｔｅｒｑｅｔｔｈｒｃｓｎｏｔｅｓｑｅｃｈｔｎｔｓｔｓｉｈｅｕｓｏｔｅｐｅｉｉ，ｗｅｕｅｒｓｄａｅｏｓｅｉｕｌＧＭ（，）ｔｅｉｅｒｓｄａ．Ｆｒｕｈｔｅ１１ｏｒｖｓｅｉｕ１ｈｏｇｈｆｒｃｓｆａｕｔａｉｈｖｌａｅｃｍｐｎ ’ ｐｗｅｒｎｆｒｅ ’ ｏｌｉｓｌｅａ ’ ｈｓｏｉａａａｏｅａｔｏｌｈｇｏｔｇｏａｙＳｏｒｔａｓｏｍｒＳｉｄｓｏｖｄｇｓＳｉｔｒｃｌｄｔ，ｗｅｆｄｔｉｏｅａｔｍｏｅｒｉｈｓｆｒｃｓｄｌｎｈｓｓｒｎｓｂｌｙａｔｏｇｕａｉｔ．ｉＫｙＷａｒａｓｎｈｓｓｇｅｄｌｏｒｔａｓｏｍｅ，ｆｒｃｓｅ￣ｙｔｅｉｒｙｍｏｅ，ｐｗｅｒｎｆｒｒｏｅａｔＣＩ、ｎ１ｅＴＭ４７ｍｌｈｂｒＯ

基于灰色新预测模式的变压器故障预测

行了改进，出了改进的变压器非等间隔灰色预测方能量系统，指数规律是能量变化的一种规律。灰提用
收稿日期：２０－６０．０６０－１
作者简介：王晶（９２一）１８，女，华北电力大学电气与电子工程学院硕士研究生
维普资讯
基于灰色新预测模式的变压器故障预测
王晶，刘建新
（华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定０１０）７０３
摘要：从初始条件选择、背景值改造等方面对原有灰色模型进行了改进，并建立了新的改进非等间隔灰色
预测模型，最后应用模型群优选预测法获得较好的结果。通过实例验证表明模型与一般的非等间隔灰色模型相比具有更高的预测精度。提出基于此新方法还可以建立变压器故障预测系统，客户可以通过本系统来
预测短期的未来变压器各类特征量及可能存在的故障类型。
关键词：变压器；故障预测；灰色理论；非等间隔；ＤＡＧ
中图分类号：Ｔ４７Ｍ０文献标识码：Ａ文章编号：１０－６１（０７ｌ０１－５０７２９２０）Ｏ－０００
Ｔｒｎｓｏｍｅａｔｐｒｄｉｔｏｉｇｎｅｇｅｅｃｉｎｍｏｅａｆｒｒｆｕｌｅｃｉｎｕｓｎｗｒｙｐｒｄｉｔｏｄｌ
器出现异常时，其特征量的监测频率将提高，这样等
灰色系统理论认为所有随机过程都是在一定幅
称间隔预测模型将不再适用，需要深入研究变压器非等值范围、一定时区内变化的灰色量，随机过程为事实上将许多历史数据作累加处理后都间隔故障预测问题。针对变压器试验在时间上具有非灰色过程。等间隔的特点，本文对原有普通灰色非等间隔模型进出现了明显的指数规律，大多数系统都是广义的而

组合优化的灰色模型在异常电能表查找中的应用

（）＝争［㈩（一１）㈩（）］
按最／ｂ－乘法求解ａ；
＝
（３）
公式（８）中表示对象状态从ｉ经过ｋ步转移到状态．，的原始数据样本，最表示处于状态ｉ的原始
第３０期
２０１６年１Ｏ月
江苏科技信息
ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎ￣ｒｍａｔｉｏｎ
Ｎｏ．３０Ｏｃｔｏｂｅｒ，２０１６
组合优化的灰色模型在异常电能表查找中的应用
曹皖诚，尤望，郁浩
（东南大学，江苏南京２１００９６）
摘要：电力计量装置是供电企业正常作业的基本条件，是电力系统中不可缺少的组成部分，其计量准
确与否直接关系到用户和电力企业的利益。若电力计量装置出现异常，尤其是负误差超差，将直接导致供电公司利益受损，严重的可能导致电力系统无法正常运行。文章利用组合优化后的灰色模型建立用户负荷预测模型：首先利用ＧＭ（１，１）建立用户负荷预测模型，然后利用马尔科夫链对ＧＭ（１，１）的预测结果进行优化，接着利用蚁群算法对优化后的灰色模型进行再度优化，建立组合优化的灰色模型。最后建立负荷阈值模型，将台区所测得用户负荷值与负荷阈值进行对比，若该用户负荷值在负荷阈值范围内，则认为电能表正常；反之则认为电能表异常，列为“ 潜在异常对象” ；实例证明组合优化的灰色模型在异常电能表查找中具有良好的工程实用性和有效性。关键词：电力装置异常；马尔科夫链；蚁群算法；负荷闽值

灰色预测模型及其应用

Operational Research
第七章灰色预测模型及其应用
灰色预测模型（Gray Forecast Model）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测. 预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断.
或称相减生成，它是指后前两个数据之差，如上例中
7.2 灰色系统的模型
x(1) (5) x(1) (5) x(1) (4) 34 27 7， x(1) (4) x(1) (4) x(1) (3) 27 17 10， x(1) (3) x(1) (3) x(1) (2) 17 9 8， x(1) (2) x(1) (2) x(1) (1) 9 6 3， x(1) (1) x(1) (1) x(1) (0) 6 0 6. 归纳上面的式子得到如下结果：一次后减 x(1) (i) x(1) (i) x(1) (i 1) x(0) (i)
dx (1) + ax (1) = u dt
（7.1）（7.2）（7.3）
7.2 灰色系统的模型
其中是常数，称为发展灰数；称为内生控制灰数，是对
系统的常定输入.此方程满足初始条件
的解为
当t t0时x(1) x(1) (t0 )
(7.3)’
x(1) (t)

x(1)
(t0
)

u a
7.3 销售额预测
（2）建立矩阵：B, y
t
涉及到累加列 x(1)

灰色预测原理及实例

灰色预测原理及实例
一、灰色预测原理
灰色预测，是指根据动态系统的过去试验数据和实测数据，利用灰色规律进行预测的一种数学方法。

灰色预测的基本思想是：由内在原理和系统的实际运行数据，建立有关系的关于未来时间的数学模型，即所谓的灰色系统模型，从而建立未来状态的预测模型。

二、灰色预测实例
1、灰色模型在汽车行业的应用
汽车行业是一个特殊的行业，其市场受到很多因素的影响，因此，在汽车行业预测中，灰色模型能够很好地发挥其优势。

首先，根据汽车市场的详细统计数据，如汽车生产量、销售量，可以采集过去一定时间段内（如一年、两年）汽车的生产量及销售量等数据，将这些数据经过一定的模型处理，形成一个灰色模型，利用该模型可以预测汽车行业的今后发展趋势。

2、灰色模型在电力行业的应用。

基于灰色综合聚类方法的变压器状态评估

一
变压器接近出厂值，状态健康，无劣化趋势变压器劣化趋势不明显．各指标未达到注意值变压器劣化趋势一般．各指标值接近但没有超过注意值变压器劣化趋势明显．各指标值达到或超过注意值
状态等级
般
２．２变压器分层状态评估模型
变压器结构复杂．且各部件之间的功能独立．影响较小
由于变压器的监测方法多种多样．各种监测或试验的指标参量众多，所以各种监测手段的状态评价则根据相应的评价指标采用评价方法得出，变压器整体状态由各类指标的状态综
要通过对“ 部分” 已知信息的生成和开发，提取有价值的信息，
实现对系统运行状态的正确认知和控制ｌ引。
本文结合近年来变压器状态评估研究的现状．对灰色聚类理论进行了深入研究．建立了变压器绝缘状态评估指标体系，将变压器的状态分成了４种等级．并提出了一种利用灰色聚类分析法来进行电力变压器状态评估的方法，通过采集到的变压器监测数据，运用灰色聚类的计算方法，评定变压器的
得了较好的研究成果灰色理论是以 “ 部分信息已知．部分信
注意、一般，如表１所示。

电力电子器件故障检测的灰色理论方法探讨

电力电子器件故障检测的灰色理论方法探讨摘要：从电力电子器件及其故障的特殊性出发,提出电力电子器件及其故障具有灰色性质,从而为灰色理论系统应用于电力电子器件的故障诊断提供了前提。

本文以IGBT为例,运用灰色关联方法对电力电子器件的故障诊断进行了验证。

结果表明,在信息量不多的情况下,灰色关联分析方法是电力电子器件故障诊断的一个有效工具。

关键词：电力电子器件故障诊断灰色系统灰色关联平均值参考模式电力电子器件在电力电子技术时代扮演着非常重要的角色,由它们组成的具有节能与环保性质的电力电子装置的应用越来越广。

但由于器件本身的特殊性,它们又是电力电子装置中的薄弱环节。

在所有故障中,它们的故障所占比例较高。

而一旦发生故障,将会给生产带来巨大损失。

若能在其发生故障时立刻检验出来,及时采取措施,减少停机时间,其意义将是十分巨大的。

目前,人们对电力电子器件的故障机理的认识还不全面、不充分。

在没有故障机理模型的条件下,如何利用有限的信息量,判别出电力电子器件的性能状态,目前也还没有得到广泛深入的研究。

本文试图在应用灰色系统理论对电力电子器件故障诊断方面进行初步探讨。

1 灰色系统理论简介控制论中,常借助颜色来表示研究者对系统内部信息和系统本身的了解及认识程度。

“白”指信息完全确知,“黑”指信息完全不知,“灰”则指信息不完全与非唯一,即部分信息确知,部分信息不确知,这是“灰”的基本含义。

相应地,信息完全确知的系统称为白色系统,信息完全不明确的系统称为黑色系统,而介于上述二者之间的信息不完全的系统称为灰色系统。

由于黑、白、灰是相对于一定的认识层次而言的,具有相对性,所以世上没有绝对的白色系统,也没有绝对的黑色系统,大量存在的是灰色系统。

灰色系统(Grey System)理论属于系统论的范畴,是华中理工大学邓聚龙教授在1982年提出的。

经过二十来年的发展,形成了一套完整的理论体系。

此理论包括灰色预测,灰色控制,灰色规划,灰色决策等内容,其中灰色预测模型是灰色预测的基础,灰色预测是控制、规划、决策的前提。

灰色预测模型GM(1,1)的改进及应用

Improvement and Application of GM(1,1)GrayPrediction ModelYANG Cun-dian 1,ZHANG Yan 1,WANG Yi 2(1.College of Urban,Rural Planning and Architectural Engineering,Shangluo University,Shangluo 726000,Shaanxi;2.Faculty of Economics and Management,Shangluo 726000,Shaanxi)Abstract:The improvement of application of GM(1,1)gray prediction model solved the inaccurate problem due to the reliance on initial value and background value in the process of model prediction.With the use of least square principle,estimate of parameters in initial value and background value is obtained and a prediction model is further obtained.Empirical analysis shows that the prediction accuracy has been improved,and the application of GM (1,1)gray prediction model in actual prediction is expanded.Key words:background value construction;GM(1,1)gray prediction model;the least squares 收稿日期：2020-11-25基金项目：国家社会科学基金西部项目（19XJL002）；陕西省社会科学基金项目（09E021）；陕西省教育厅专项科研计划项目（08JK036）作者简介：杨存典，男，陕西山阳人，教授(1.商洛学院城乡规划与建筑工程学院，陕西商洛726000；2.商洛学院经济管理学院，陕西商洛726000)灰色预测模型GM(1,1)的改进及应用杨存典1，张雁1，王怡2摘要：通过对GM(1,1)灰色预测模型预测方法的改进，解决了模型预测过程中依赖初始值和背景值所带来的预测精度不高的问题。

基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法的研究

基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法的研究电力变压器作为核心设备在电力系统中扮演着非常重要的角色，其可靠性、安全性和稳定性直接影响着电力系统的正常运行。

然而，电力变压器的故障却时常发生，可能会导致电网停电、影响用电质量等问题，因此准确的故障诊断方法显得尤为重要。

本文将介绍基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法的研究。

灰色系统理论是近年来发展起来的一种综合性数学方法，它是以灰色信息为研究对象，通过对信息序列的动态分析、建模和预测，可以实现对复杂系统的综合分析。

在电力变压器的故障诊断中，灰色系统理论可以用来处理多种信息形式的数据，比如时间序列数据、经验数据、样本数据等等。

首先，基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法需要对电力变压器的故障机理进行深入了解。

变压器常见的故障类型包括短路故障、绝缘老化、接触不良、局部放电等等。

因此，在故障诊断时需要进行全面的检测和分析，以确定故障的类型和位置，进而采取针对性的维修措施。

其次，基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法需要对采集到的数据进行预处理。

在传统的数据处理方法中，为了防止数据因异常值而出现错误，通常会采用平均值、中位数等统计信息对数据进行处理。

但对于灰色预测模型而言，异常值的影响可能会使预测结果产生较大偏差，因此需要采用特殊的方式进行处理。

然后，基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法需要选择合适的灰色预测模型。

在灰色预测模型中，最常用的是灰色预测模型GM(1,1)和灰色马尔科夫模型。

灰色预测模型可以通过时间序列数据的插值以及预测误差的修正来实现对变压器在不同操作状态下的电量、电流等参数的预测，从而提供故障诊断的依据。

最后，基于灰色系统理论的电力变压器故障与诊断方法需要对诊断结果进行验证。

为了验证所得结果的准确性，需要采用实测数据进行对比分析，以检测预测结果与实际情况之间的差异。

如果预测结果与实际情况相符，则说明所采用的灰色预测模型是可靠的，可以作为电力变压器故障诊断的一种有效方法。

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４３００７２）
要：通过改进的综合灰色模型对电力变压器油中溶解气体浓度进行预测。进而对电力变压器的故障进行预
测，为电力变压器状态检修工作的顺利开展提供数据支持。该模型在传统灰色模型的基础上加以改进．对原始数据弱化提高预测精度。利用此模型在某供电公司２２０ｋＶ主变压器的油中溶解气体历史数据的基础上进行预测。发现预测结果与油中气体分解物含量的发展趋势基本一致．证明该预
ｃａｒｉｅｒｄｏｕｔａｎｄｒｅｓｉｄｕａｌｍｏｄｉｉｆｃａｔｉｏｎｉｓｍａｄｅｏｒｆｔｈｅｕｎｑｕａｌｉｉｆｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｏｆｈｉｇｈｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙｔｈｒｏｕｇｈ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｄｉｓｓｏｌｖｅｄｇａｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｏｉｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａｆｒｏｍａｐｏｗｅｒｓｕｐｐｌｙｃｏｍｐａｎｙ．
测模型具有较强的实用性。
关键词：综合灰色模型；电力变压器；故障预测；ＧＭ（１，１）
中圈分类号：ＴＭ４１文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ７５９８（２０１３）１ｏ－０ｏ４４ — ０４
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＧｒａｙＭｏｄｅｌｉｎＦａｕｌｔ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｉｒｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｇｒａｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｄｉｓｓｏｌｖｅｄｇａｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
ｏｉｌａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｆａｕｌｔｉｎｔｈｅｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｃａｎｂｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｎｏｎ — ｅｑｕａｌｉｎｔｅｒｖａｌｔｉｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄ
～
电网技术一Ｄｌ》ｚｖｖ》ｚ。ＪＩ ∽ 工ｃ
综合灰色模型在电力变压器故障预测中的应用
张丽萍，杨柳，黄锷，李刚
（１．广东电网公司佛山供电局，广东佛山
摘
５２８０００；２．武汉大学电气工程学院，湖北武汉
ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＰｏｗｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ
ＺＨＡＮＧＬｉ－ｐｉｎｇ，ＹＡＮＧＬｉｕ，ＨＵＡＮＧＥ，ＬＩＧａｎｇ
（１．ＦｏｓｈａｎＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＢｕｒｅａｕｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｏｗｅｒＧｒｉｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｆｏｓｈａｎ５２８０００，Ｃｈｉｎａ；
Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅＧＭ（１，１）ｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｕｓｅｄｆｏｒｆａｕｌｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｔｅｓｔｏｆｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓ
ｉｎｔｏｅｑｕａｌｉｎｔｅｖａｒ１．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｃｌａｓｓｒａｔｉｏｔｅｓｔｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄｗｅａｋｅｎｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎｔｉｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｕｎｑｕａｌｉｉｆｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅ．