基于灰色理論的變壓器故障預測與評估.pdf

1、隨著我國經濟快速發(fā)展，對電力供應的迫切需要正在快速的加大，而我國又普遍存在能源資源與負荷中心空間分布嚴重不均的特點，這就決定了我國將建設遠距離，大容量的輸電系統(tǒng)。大型變壓器作為輸電系統(tǒng)的樞紐設備，它的運行狀態(tài)直接影響著整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性。因此眾多研究機構、科研院所、各大高校都將研究對象對準了變壓器，對它開展了廣泛而深入的研究。
　　 這些研究包括變壓器故障預測，變壓器狀態(tài)監(jiān)測，變壓器狀態(tài)評估，變壓器故障診斷等。

2、采用的方法包括目前各種智能的方法，如神經網絡、人工智能、遺傳變異等。這些研究都起到了較好的效果。
　　 作者選擇從灰色系統(tǒng)理論出發(fā)，對其自身特點、建模機理、建模原則，對系統(tǒng)理論的眾多改進方法、改進思想、改進要點以及系統(tǒng)本身在建模機理中的隱含誤差、產生根源等內容進行了深入的研究。在這些理論研究的基礎上，針對當前變壓器故障預測中，遇突變數據預測誤差較大的問題，給出改進方法。針對當前變壓器故障診斷中，只有隸屬關系的判斷，缺少對故障量化

3、性評價的問題，給出故障評估的概念和評估方法，再結合應用實例提出故障預評估的概念，給出預評估方法。
　　 本文的主要工作及創(chuàng)新點有：
　　 (1)從灰色預測模型的建模機理出發(fā)，找到了誤差產生的根源在于離散形式躍入連續(xù)形式的處理方法，從參數的極限變化趨勢上和與之對應的圖形極限發(fā)展趨勢上，通過極限推理論證了離散預測模型是灰色預測模型的精確形式，是一種特殊的在極限情況下的GM(I，1)模型，它能完全擬合純指數函數。
　　

4、 (2)在深入研究了灰色理論和時變參數原理后，提出了離散預測模型的改進方法，用初始值非固定的等位滾動DGM(1，1)模型處理突變數據的預測問題。并將該模型與一般DGM(1，1)模型，在原始數據未突變和突變兩種情況下的預測效果進行了對比分析。分析發(fā)現改進后的預測模型對于在數據突變情況下的預測效果較好。
　　 (3)在深入研究了灰靶理論和熵權理論后，首次將灰靶理論和熵權理論結合用于變壓器故障的評估中。為解決評估指標的權重缺乏理論依據

5、而以往多依靠主觀經驗判斷的問題，首次將熵權理論引入評估模型中，用數據自身的分布規(guī)律，科學客觀的確定評估指標的權重。針對以往只能判斷故障類別，不能衡量故障嚴重程度的問題，用灰靶理論作為評估模型的建模理論，用靶心度來量化性衡量故障程度，克服以往變壓器故障診斷技術只有單一的隸屬關系判斷的局限性。最終給出量化變壓器故障嚴重程度和變壓器故障分級的新評估方法。在對183組變壓器故障數據和與之相應的故障描述對比分析后，驗證了該方法對變壓器故障評估的有