基于数据和模型的油浸式电力变压器健康管理系统分析

本文是电力论文，本文基于变压器健康运行云端管理的背景，针对云管理平台所需的基础性技术支撑体系展开研究，在变压器运行状态评估、故障诊断、成本与质量控制、油纸绝缘老化与寿命预测等方面进行了较深入的研究，取得如下主要成果：（1）提出了一种基于改进遗传算法优化BP网络的变压器故障诊断方法。根据种群适度值大小进行排序，利用适度值排序结果自动调整选择/交叉/变异概率，适度值大的个体在较小概率范围内繁殖，而适度值相对小的个体则较大概率范围内繁殖，保证优良个体能够遗传至下一代，又扩大了新种群的变异规模，有效提高了算法的全局寻优效能。将提出改进遗传算法应用于优化BP神经网络的初始权值和阈值，改善了BP神经网络模型收敛速度和精确度，并基于此建立油浸式电力变压器故障诊断模型，仿真结果表明，相较于常用的IEC三比值法、BP法和改进BP法，本文提出的诊断方法有效提高了变压器油诊断准确率并表现出更好地泛化能力。（3）建立了考虑不同工况下变压器改进热路模型。计及不同负载电流下杂散损耗对直流损耗的影响，以及日照、风速和散热方式等因素对变压器油温的影响，在此基础上提出了基于平均油温计算变压器顶油及热点温升的改进热路模型。试验结果表明，综合考虑负载、冷却方式、内部温升等多因素条件下变压器油流对环境散热电阻的影响，更好地反映了变压器运行工况下的变压器散热的实际情况，基于此提出的改进模型相较导则计算方法具有更好的精确度。

第一章绪论

本文研究基于数据和模型的油浸式电力变压器健康管理系统所需支撑技术与理论，其思路是：深入分析变压器属性之间的相互关系，建立属性矩阵与变压器整体健康状态的关系，在此基础上结合模糊逻辑理论构建基于多属性的变压器状态综合评估模型；分析三种有代表性的变压器故障诊断方法，得出各种方法的不足，在此基础上研究提高遗传算法全局搜索能力和效率的遗传算子改进方法，并结合BP网络建立基于改进遗传算法优化的变压器故障诊断模型；基于传统热路模型，研究变压器不同运行工况下的特征参数对变压器内部温度的影响，在此基础上建立考虑不同工况下变压器改进热路模型；基于改进的热路模型，建立电力变压器绝缘寿命评估模型，利用开展的油纸绝缘系统局部放电试验所提取数据，提出基于改进遗传算法的变压器绝缘材料老化评估方法；利用收集的某区域十年内变压器的故障数据样本，建立基于Weibul分布的变压器寿命预测模型。在前述理论技术方法研究的基础上，分析基于数据和模型的变压器PHM系统任务需求，确定平台所要实现的功能，基于现有的技术基础和资源提出平台总体架构、确定开发工具和环境以及对平台应用的基本要求，在此基础上进行能模块分解，遵循从子模块到模块再到系统集成的开发流程，分工协作、统一步调。
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第二章基于模糊逻辑的电力变压器多属性状态评估方法

2.1引言

变压器的状态评估主要依赖于从固体和液体绝缘中提取到相关信息，包括溶解气体分析、击穿电压、酸度、耗散因子、界面张力、闪点、绝缘纸的糠醛分析和聚合度等。通常，变压器油和绝缘纸的测试分别是对溶解气体和糠醛进行分析。溶解气体分析是通过测试溶解的可燃气体总量来确定变压器油的健康状况。溶解气体的总量实际上是溶解在油中的所有气体的总和，主要含有氢气(2H)、乙烷(26CH)、甲烷(CH4)等气体。通过利用油中溶解气体的浓度信息，即可确定变压器存在的早期故障。跟溶解气体分析类似，糠醛分析是通过测量绝缘纸来确定变压器固体绝缘的健康状态。因此，它们能够成为变压器使用寿命分析的重要指标。基于多种影响因素对变压器进行准确的健康状态评估，已成为近年来研究人员和变压器诊断专家所面临的一项具有挑战性的重大难题。尽管已有文献采用模糊逻辑模型来确定变压器的总体健康状况，但这些模型对影响变压器健康状况的因素考虑得并不全面。对于模糊逻辑模型来说，模糊输入的数量越多，模糊规则的总数也就越多，这样就加大了模糊逻辑模型设计的难度。因此，在文献[144]中提出了一种新的多属性分析来评估变压器的健康状况。该方法依靠套管状况、漏油、储罐腐蚀和冷却系统的相关信息。文献[145]中的方法虽然在确定变压器的整体健康状况时考虑了几个重要因素的影响，但是它没有考虑与变压器绝缘相关的诊断测试。

2.2变压器状态评估指标

变压器在运行的过程中，受温度、氧气、水分等环境因素的影响，由绝缘纸和绝缘油构成的油纸绝缘系统会渐渐老化，从而影响到变压器原有的机械与电气性能。变压器油纸绝缘老化的过程生成的化学参量和特征物主要有以下几项：溶解气体、水分含量、酸度、击穿电压、耗散因数和呋喃系列化合物，这些特征量可作为衡量变压器健康状况的重要指标。溶解气体分析是用来测定变压器早期故障最常用的测试方法之一。在正常情况下，变压器油中通常只含有氧气和氮气。随着变压器使用年限的增加，变压器可能会出现某些内部故障，而这些故障的迹象是变压器油中某些其它气体（如H2、CO、CO2等）的浓度会缓慢增多。因此，可利用溶解在油中气体的浓度来对变压器的健康状况进行评估[149]。此外，由于溶解气体的产气速率一定程度上反映了变压器某些部件的劣化程度，故还可以通过对溶解气体的产气速率的测定来分析变压器的整体健康指数。变压器在使用一定的年限后，变压器的油纸绝缘材料老化裂解会产生水分。由于绝缘纸为纤维性介质，正常情况下，大部分的水分会被绝缘纸吸收。然而，随着水分在变压器油中不断地累积，绝缘纸会因水分过度超标而失去原有的机械强度。此外，老化后的绝缘纸会导致纤维的比表面降低，从而降低了纸板的吸水能力，最终会引起油中的水分含量进一步增加。

健康管理凭条总体功能机构

第三章考虑不同运行工况下油浸式电力变压器的热路模型...........................................26

3.1引言...............................................................................................................................26
3.2油浸式电力变压器的热路模型...................................................................................27

3.3不同运行工况下油浸式电力变压器热路模型...........................................................34

第四章基于改进GA优化BP网络的油浸式电力变压器故障诊断................................47
4.1引言...............................................................................................................................47

4.2三种常见的油浸式电力变压器故障诊断方法...........................................................48

4.3基于改进遗传算法优化BP网络的油浸式电力变压器故障诊断............................55

第五章油浸式电力变压器绝缘老化诊断与寿命预测方法研究.......................................66
5.1引言...............................................................................................................................66
5.2基于热点温度的油浸式电力变压器寿命评估...........................................................67

5.3基于局放因子向量的油纸绝缘老化诊断...................................................................76

5.4基于Weibull分布的变压器运行寿命预测方法.........................................................80

第六章油浸式电力变压器健康管理系统平台

6.1引言

变电站运行管理的可靠性与智慧化需求，促生电力技术与互联网技术、数字化技术的融合，为客户提供智慧变电站整体解决方案。变压器健康运行管理系统致力于解决长期困扰变电站运行管理中由于人员管理、运行操作、设备检修、设备在线检测和巡检等传统运维模式下造成的管理效率问题。基于光敏、热敏、声敏、湿敏、气敏、力敏与位移等智能化先进传感器进行变压器、GIS、电抗器等核心主设备相关环境量、物理量、状态量、电气量的全面采集，构建多厂站、多设备、多状态的监测集成和状态评估、故障诊断、寿命预测等功能集成，实现核心资产的健康态势实时感知、隐患提前发现、故障专业指导、检修策略优化的目标，从而形成变电站生产运行期间各类电力设备的状态评估、故障预测、运维操控、运行环境检测联动等能力[174-175]。本章基于“油浸式电力变压器健康管理系统平台”开发工作，阐述平台开发的关键理论技术与开发原则和要求，基于变压器健康管理功能需求构建平台基本架构，最后简要介绍平台在工程中的应用状况。

变压器数据采集方案

6.2平台关键技术理论问题和开发原则与要求

何种开发方法对项目的如期完成具有很大程度的影响，需要综合考虑项目规模大小、功能需求，以及开发人员的经验和专业背景、现有资源等因素，在进行充分可行性分析的基础上，确定项目所采用的开发流程。通常可从项目的功能要求（多样性、可扩展性等）、技术要求（层次性、安全性、可验证性、并行性等）、使用性（易操作、分布式、可靠高、易维护、容错性好等）、管理性（易管理、支持并行开发等）以及经济性等方面进行综合评价，最终确定最合适的项目开发方法。设备分级是设备可靠性管理流程的基础和出发点。为了便于生产管理及维修资源的合理分配和优化利用，确保装备的安全、稳定、经济运行，应对设备实行分级管理，不同级别的设备采取不同的管理策略，这将有助于业主将资源集中在重要设备上，同时将非关键设备上的花费最小化。通过开发功能准则，识别重要功能，并根据哪些设备影响这些重要功能，识别出不同类别的设备。设备分级识别方法流程以设备为分析始发对象，通过对设备功能需求、故障状态、故障影响及后果的分析，确定设备与分级准则之间的关联性、单一故障后果所属的分级准则，从而建立设备与分级准则之间的对应关系。最终识别出关键、非关键以及运行至维修设备。对于变压器，也遵循这一原则，识别出变压器在整个系统中的重要程度，以便进行相应的分级管理。

结论与展望

油浸式电力变压器是电力传输网络中最为重要的基础性设备之一，其健康运行状态对电力系统安全稳定运行具有重要影响，而由于电力系统中变压器数量庞大且运行环境复杂，其有效综合管理一直是电力部门的一大难题。（4）提出了一种基于改进遗传算法优化的BP神经网络的变压器油纸绝缘老化诊断模型。建立了以气隙放电模型为基础的局部放电试验系统，收集油纸绝缘不同老化阶段的局部放电信号，根据局放脉冲相位分布模式的四个图谱，提取与之对应27个原始特征量，然后选择因子分析法将此27个原始特征量进行降维处理，从而得到能表征27个初始特征量的10主成分因子，并采用第2章提出的改进遗传算法优化BP神经网络对原始特征量和主成分因子进行了诊断比较。仿真结果表明，通过因子分析法能有效剔除原始特征向量中的干扰因素，基于降维得到主成分因子进行故障诊断，有效提高诊断效率和准确度。提出一种基于Weilbull分布的变压器寿命预测模型。在分析Weibull分布函数的基础上，采用最小二乘进行Weibull分布模型的形状参数估计，获得变压器的损耗曲线。利用所收集的华南某电网2007年-2016年期间变压器运行数据，检验了基于Weibul分布的变压器寿命预测模型，预测结果具有较高的可信性，表明了采用Weibull分布模型进行电力变压器寿命评估的有效性。
参考文献（略）