基于油中溶解气体的变压器内部复合缺陷模糊诊断方法 |
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申请号 | CN201510077394.5 | 申请日 | 2015-02-13 | 公开(公告)号 | CN104730378B | 公开(公告)日 | 2017-12-22 |
申请人 | 国家电网公司; 国网河北省电力公司电力科学研究院; 河北省电力建设调整试验所; | 发明人 | 高树国; 范辉; 陈志勇; 潘瑾; 刘宏亮; 赵军; | ||||
摘要 | 本 发明 公开了一种基于油中溶解气体的 变压器 内部复合 缺陷 模糊诊断方法,包括获取被监测的5种特征气体的体积浓度的监测数据的步骤,确定比值编码的步骤,对三比值法进行修正的步骤,对边界范围模糊化的步骤,计算比值编码概率的步骤,计算每种缺陷故障发生的概率的步骤,最终得到变压器故障类型;其有益效果是:本发明简单易于实现,特别适应于变压器状态在线监测系统的应用;本发明是基于 模糊逻辑 的思想,能够实现变压器复杂状态下复合缺陷的诊断以及严重程度的评估,可以有效避免判据边界绝对化带来的突变问题;本发明将油中溶解气体的注意值、比值等多特征信息融合分析,有效提高诊断可靠性。 | ||||||
权利要求 | 1.一种基于油中溶解气体的变压器内部复合缺陷模糊诊断方法,其特征在于包括如下步骤: |
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说明书全文 | 基于油中溶解气体的变压器内部复合缺陷模糊诊断方法技术领域背景技术[0002] 电力变压器是电力系统的重要设备,对于电网安全可靠运行具有重要的意义,其例行试验是及时发现变压器潜在性隐患、避免突发事故的重要手段,其中变压器油色谱试验是一种十分有效的试验,其中蕴含着丰富的设备绝缘状态信息,能够发现变压器内部放电、局部过热、绝缘受潮等缺陷,在电力系统中应用广泛。准确诊断变压器内部缺陷有助于判断设备缺陷位置和类型,一直是该领域研究的重点课题,以此为基础可以制定科学的检修策略,从而大大提高设备运维检修效率,提高电网供电可靠性。目前较为经典的变压器油色谱分析方法主要有特征气体法、罗杰斯比值法、IEC三比值法、杜威三角图法、改良三比值法等。其中,特征气体法是根据各特征气体浓度以及总烃浓度进行缺陷等级划分的一种方法,该方法只适于定性判断是否存在缺陷;罗杰斯四比值法是对Doerenburg五比值法的发展,与IEC三比值法一样,均以气体比值作为判断变压器缺陷类型的依据,此类比值法仅就变压器存在缺陷时的比值具有意义,在正常情况下容易导致误判,且在实际中易出现无对应比值编码、判据边界绝对化、无法准确诊断复合缺陷等问题;中国标准GB/T7252-2001推荐使用的改良三比值法,是在IEC三比值法的基础上,根据国内变压器数据统计分析结果,进行了相应编码的修正,依然是以气体比值作为判断变压器缺陷类型的依据;杜威三角图法是基于气体比例分布的三角图坐标来区分缺陷类型的一种方法,每种缺陷类型对应一定的区域,该方法解决了比值法存在的无编码对应,但依然存在绝对化边界、无法准确诊断复合型缺陷问题。 [0003] 综上所述,变压器各种油色谱缺陷诊断方法的诊断特征判据仅依赖于单一特征信息,如特征气体种类、气体浓度、气体比值,诊断判据边界过于绝对化,诊断结论无法揭示各缺陷的严重程度或发生概率。而实际变压器缺陷较为复杂,往往是多种缺陷的复合,导致目前的诊断方法无法识别。因此,十分有必要对现有变压器内部缺陷油色谱诊断方法进行改进。 发明内容[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种能有效解决传统油中溶解气体分析中判据边界绝对化和无法诊断复合缺陷的问题、可以综合利用多种特征量信息、并可有效地提高缺陷故障诊断可靠性的基于油中溶解气体的变压器内部复合缺陷模糊诊断方法。 [0005] 为解决上述技术问题所采用的技术方案是:一种基于油中溶解气体的变压器内部复合缺陷模糊诊断方法,包括如下步骤: [0006] (一)获取被监测的5种特征气体的体积浓度的监测数据,所述5种特征气体为氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔;由所述监测数据计算甲烷、乙烷、乙烯和乙炔的体积浓度之和,即总烃的体积浓度;判断所述5种特征气体的监测数据或总烃的体积浓度是否超出注意值;所述注意值根据中国标准GB/T 7252-2001中的规定选取;若所述监测数据或总烃的体积浓度超出注意值,则需进一步诊断,转步骤(二);否则,所述监测数据及总烃的体积浓度为正常,确定变压器无缺陷故障; [0007] (二)确定比值编码; [0008] 首先设定比值分别为: [0009] [0010] [0011] [0012] [0013] 其中,c1(C2H2)、c2(C2H4)、c3(CH4)、c4(H2)、c5(C2H6)分别表示乙炔、乙烯、甲烷、氢气、乙烷5种特征气体的体积浓度,单位为μL/L; [0014] 然后确定比值编码,确定比值编码的规则如下: [0015] 当r1<0.1时,r1的比值编码为0;当0.1≤r1<1时,r1的比值编码为1;当1≤r1<3时,r1的比值编码为1;r1≥3时,r1的比值编码为2; [0016] 当r2<0.1时,r2的比值编码为1;当0.1≤r2<1时,r2的比值编码为0;当1≤r2<3时,r2的比值编码为2;r2≥3时,r2的比值编码为2; [0017] 当r3<0.1时,r3的比值编码为0;当0.1≤r3<1时,r3的比值编码为0;当1≤r3<3时,r3的比值编码为1;r3≥3时,r3的比值编码为2; [0018] 当r4≤1.5时,r4的比值编码为0;r4>1.5时,r4的比值编码为1; [0019] (三)对中国标准GB/T 7252-2001中根据三比值确定变压器缺陷故障类型的方法进行修正:相对中国标准GB/T 7252-2001中三比值编码对应的变压器缺陷故障类型,增加比值编码011对应局部放电缺陷故障类型; [0021] 由此得到根据比值编码判断变压器缺陷故障类型的方法如下: [0022] 当r1的比值编码为0、且r2的比值编码为1、且r3的比值编码为0,1或2、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为局部放电; [0023] 当r1的比值编码为0、且r2的比值编码为0、且r3的比值编码为1、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为低于300℃低温过热; [0024] 当r1的比值编码为0、且r2的比值编码为2、且r3的比值编码为0、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为低于300℃低温过热; [0025] 当r1的比值编码为0、且r2的比值编码为2、且r3的比值编码为1、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为300~700℃中温过热; [0026] 当r1的比值编码为0、且r2的比值编码为0或2、且r3的比值编码为2、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为高于700℃高温过热; [0027] 当r1的比值编码为2、且r2的比值编码为0,1或2、且r3的比值编码为0,1或2、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为火花放电; [0028] 当r1的比值编码为1、且r2的比值编码为0、且r3的比值编码为1、且r4的比值编码为0时,变压器缺陷故障类型为火花放电; [0029] 当r1的比值编码为1、且r2的比值编码为0、且r3的比值编码为1、且r4的比值编码为1时,变压器缺陷故障类型为电弧放电; [0030] 当r1的比值编码为1、且r2的比值编码为0,1或2、且r3的比值编码为0或2、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为电弧放电; [0031] 当r1的比值编码为1、且r2的比值编码为1或2、且r3的比值编码为1、且r4的比值编码为0或1时,变压器缺陷故障类型为电弧放电; [0032] (四)采用半柯西升降函数将比值r1、r2、r3、r4的边界范围模糊化,对边界的上升沿和下降沿分别采用半柯西升降函数表示,表达式为 [0033] [0034] [0035] 其中,μd(r)是下降沿函数;μa(r)是上升沿函数;A是边界参数;a是分布参数;A与a的取值如下: [0036] r1的上升沿边界参数为0.08,其对应的分布参数为0.01; [0037] r1的下降沿边界参数为3.1,其对应的分布参数为0.1; [0038] r2的上升沿边界参数为0.06,其对应的分布参数为0.02; [0039] r2的下降沿边界参数为0.6,其对应的分布参数为0.2; [0040] r3的上升沿边界参数为0.8,其对应的分布参数为0.1; [0041] r3的下降沿边界参数为3.6,其对应的分布参数为0.3; [0042] r4的边界参数为1.43,其对应的分布参数为0.1; [0043] (五)通过半柯西升降函数得到每个比值r1、r2和r3的比值编码分别为0,1,2的概率,以及r4的比值编码分别为0,1的概率;表达式如下: [0044] r1的比值编码为0的概率f-code0(r1): [0045] [0046] r1的比值编码为1的概率f-code1(r1): [0047] [0048] r1的比值编码为2的概率f-code2(r1): [0049] [0050] r2的比值编码为0的概率f-code0(r2): [0051] [0052] r2的比值编码为1的概率f-code1(r2): [0053] [0054] r2的比值编码为2的概率f-code2(r2): [0055] [0056] r3的比值编码为0的概率f-code0(r3): [0057] [0058] r3的比值编码为1的概率f-code1(r3): [0059] [0060] r3的比值编码为2的概率f-code2(r3): [0061] [0062] r4的比值编码为0的概率f-code0(r4): [0063] [0064] r4的比值编码为1的概率f-code1(r4): [0065] [0066] (六)将比值编码的概率以最大值逻辑、最小值逻辑表示,从而得到变压器缺陷故障类型诊断结果的模糊多值形式,变压器缺陷故障类型的概率如下: [0067] f(局部放电)=min[f-code0(r1),f-code1(r2)]; [0068] f(低温过热)=max{min[f-code0(r1),f-code0(r2),f-code1(r3)],min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code0(r3)]}; [0069] f(中温过热)=min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code1(r3)]; [0070] f(高温过热)=max{min[f-code0(r1),f-code0(r2),f-code2(r3)],min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code2(r3)]}; [0071] f(火花放电)=max{f-code2(r1),min[f-code1(r1),f-code0(r2),f-code1(r3),f-code0(r4)]}; [0072] f(电弧放电)=max{min[f-code1(r1),f-code0(r2),f-code1(r3),f-code1(r4)],min[f-code1(r1),f-code0(r3)],min[f-code1(r1),f-code2(r3)],min[f-code1(r1),f-code1(r2),f-code1(r3)],min[f-code1(r1),f-code2(r2),f-code1(r3)]}。 [0073] 本发明的有益效果是:本发明简单易于实现,特别适应于变压器状态在线监测系统的应用;本发明是基于模糊逻辑的思想,能够实现变压器复杂状态下复合缺陷的诊断以及严重程度的评估,可以有效避免判据边界绝对化带来的突变问题;本发明将油中溶解气体的注意值、比值等多特征信息融合分析,有效提高诊断可靠性。附图说明 [0074] 图1为本发明的诊断流程图; [0075] 图2为比值r3的比值编码为2时的模糊边界。 具体实施方式[0076] 下面结合附图1-2和实施例对本发明做进一步说明。 [0077] 本实施例具体实现步骤如下: [0078] (一)获取被监测的5种特征气体的体积浓度的监测数据,其中被监测的5种特征气体包括氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔;由所述监测数据计算甲烷、乙烷、乙烯和乙炔的体积浓度之和,即总烃的体积浓度;判断所述5种特征气体的监测数据或总烃的体积浓度是否超出注意值;所述注意值根据中国标准GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中的规定选取;若所述监测数据或总烃的体积浓度超出注意值,则需进一步诊断,转步骤(二);否则,所述监测数据及总烃的体积浓度为正常,确定变压器无缺陷故障; [0079] (二)确定比值编码; [0080] 首先设定比值分别为: [0081] [0082] [0083] [0084] [0085] 其中,c1(C2H2)、c2(C2H4)、c3(CH4)、c4(H2)、c5(C2H6)分别表示乙炔、乙烯、甲烷、氢气、乙烷5种特征气体的体积浓度,单位为μL/L; [0086] 然后确定比值编码,确定比值编码的规则见表1。 [0087] 表1确定比值编码的规则 [0088] [0089] 其中,r1、r2和r3的比值编码为根据中国标准GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中比值编码规则得到的;在中国标准GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中比值编码规则基础上增加了比值r4及r4的比值编码规则; [0090] (三)通过对国家电网公司728组实际典型故障案例的分析,对中国标准GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中的根据三比值确定变压器缺陷故障类型的方法进行修正,得到变压器缺陷故障类型比值编码判断规则见表2。 [0091] 在三比值编码基础上,增加了第四个比值r4;对于三比值法诊断为101编码的缺陷故障类型,若r4≤1.5时,确定变压器为火花放电缺陷故障;若r4>1.5时,则确定变压器为电弧放电缺陷故障。 [0092] 相对中国标准GB/T7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中的变压器缺陷故障编码增加比值编码011为局部放电缺陷故障。 [0093] 表2根据比值编码判断变压器缺陷故障类型的方法 [0094] [0095] (四)为了改变非此即彼的绝对化边界判断,采用半柯西升降函数将表1中的编码边界模糊化,对边界的上升沿和下降沿分别采用半柯西升降函数表示。然后,通过半柯西升降函数得到每个比值r1、r2、r3编码分别为0,1,2的概率(分别用f-code0(ri),f-code1(ri),f-code2(ri)表示),以及r4编码为0,1的概率。例如,比值r3编码为2时的概率用f-code2(r3)表示,模糊边界采用半柯西上升沿函数表示如图2所示。 [0096] 采用半柯西升降函数将比值r1、r2、r3、r4的边界范围模糊化,对边界的上升沿和下降沿边界模糊分别采用半柯西升降函数表示,表达式为 [0097] [0098] [0099] 其中,μd(r)是下降沿函数;μa(r)是上升沿函数;A是边界参数;a是分布参数;A与a的取值是利用电网公司728组实际典型故障案例数据验证得到的最优值,取值见表3。 [0100] 表3边界参数A及分布参数a [0101]A1(r1) A2(r1) A1(r2) A2(r2) A1(r3) A2(r3) A(r4) 0.08 3.1 0.06 0.6 0.8 3.6 1.43 a1(r1) a2(r1) a1(r2) a2(r2) a1(r3) a2(r3) a(r4) 0.01 0.1 0.02 0.2 0.1 0.3 0.1 [0102] 在表3中: [0103] r1的上升沿边界参数A1(r1)为0.08,其对应的分布参数a1(r1)为0.01; [0104] r1的下降沿边界参数A2(r1)为3.1,其对应的分布参数a2(r1)为0.1; [0105] r2的上升沿边界参数A1(r2)为0.06,其对应的分布参数a1(r2)为0.02; [0106] r2的下降沿边界参数A2(r2)为0.6,其对应的分布参数a2(r2)为0.2; [0107] r3的上升沿边界参数A1(r3)为0.8,其对应的分布参数a1(r3)为0.1; [0108] r3的下降沿边界参数A2(r3)为3.6,其对应的分布参数a2(r3)为0.3; [0109] r4的边界参数A(r4)为1.43,其对应的分布参数a(r4)为0.1; [0110] (五)通过半柯西升降函数得到每个比值r1、r2和r3的比值编码为0,1,2的概率,以及r4的比值编码为0,1的概率;表达式如下: [0111] r1的比值编码为0的概率f-code0(r1): [0112] [0113] r1的比值编码为1的概率f-code1(r1): [0114] [0115] r1的比值编码为2的概率f-code2(r1): [0116] [0117] r2的比值编码为0的概率f-code0(r2): [0118] [0119] r2的比值编码为1的概率f-code1(r2): [0120] [0121] r2的比值编码为2的概率f-code2(r2): [0122] [0123] r3的比值编码为0的概率f-code0(r3): [0124] [0125] r3的比值编码为1的概率f-code1(r3): [0126] [0127] r3的比值编码为2的概率f-code2(r3): [0128] [0129] r4的比值编码为0的概率f-code0(r4): [0130] [0131] r4的比值编码为1的概率f-code1(r4): [0132] [0133] (六)将比值编码判断规则中的0、1逻辑分别改为最小值逻辑、最大值逻辑,按照比值编码与变压器缺陷故障类型的对应关系进行缺陷故障诊断,对诊断的结果采用模糊多值形式表示,结果以概率形式给出,诊断的结果为缺陷发生的概率,即严重程度;各种故障的概率其总和为1;将比值编码的概率以最大值逻辑、最小值逻辑表示,各种故障的概率分别为: [0134] f(局部放电)=min[f-code0(r1),f-code1(r2)]; (式12) [0135] f(低温过热)=max{min[f-code0(r1),f-code0(r2),f-code1(r3)],min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code0(r3)]}; (式13) [0136] f(中温过热)=min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code1(r3)]; [0137] f(高温过热)=max{min[f-code0(r1),f-code0(r2),f-code2(r3)],min[f-code0(r1),f-code2(r2),f-code2(r3)]}; (式14) [0138] f(火花放电)=max{f-code2(r1),min[f-code1(r1),f-code0(r2),f-code1(r3),f-code0(r4)]}; (式15) [0139] f(电弧放电)=max{min[f-code1(r1),f-code0(r2),f-code1(r3),f-code1(r4)],min[f-code1(r1),f-code0(r3)],min[f-code1(r1),f-code2(r3)],min[f-code1(r1),f-code1(r2),f-code1(r3)],min[f-code1(r1),f-code2(r2),f-code1(r3)]}。 (式16)[0140] 实施例1: [0141] 某变压器油色谱试验数据(5种特征气体及总烃的体积浓度,单位为μL/L)见表4。 [0142] 表4某变压器油色谱试验数据 [0143]试验日期 c4(H2) c3(CH4) c5(C2H6) c2(C2H4) c1(C2H2) cz(总烃) 2012.4.26 31.33 10.52 1.98 4.01 6.09 22.60 [0144] 由表4可知,乙炔体积浓度超过注意值,该变压器不正常。 [0145] 1.分别计算四个比值: [0146] [0147] [0148] [0149] [0150] 2.根据(式1)至(式11),通过计算,得到四个比值各个比值编码的概率: [0151] f-code0(r1)=0;f-code1(r1)=1;f-code2(r1)=0.004; [0152] f-code0(r2)=1;f-code1(r2)=0.0051;f-code2(r2)=0.37; [0153] f-code0(r3)=0.00657;f-code1(r3)=1;f-code2(r3)=0.035; [0154] f-code0(r4)=1;f-code2(r4)=0.5; [0155] 3.根据(式12)至(式16),通过计算,得到各种故障的概率: [0156] f(局部放电)=0%; [0157] f(低温过热)=0%; [0158] f(中温过热)=0%; [0159] f(高温过热)=0%; [0160] f(火花放电)=66.7%; [0161] f(电弧放电)=33.3%; [0162] 4.对变压器故障进行诊断 [0163] 由上述故障的概率可以判断出该变压器存在火花放电兼电弧放电故障。 [0164] 以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例,而并非本发明可行实施的穷举。对于本领域一般技术人员而言,在不背离本发明原理和精神的前提下对其所作出的任何显而易见的改动,都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。 |