輸變電設備在線狀態(tài)分析與智能診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、輸變電設備是電網的重要組成部分，輸變電設備的可用性與穩(wěn)定性直接影響到電網的安全運行。及時發(fā)現(xiàn)并排除輸變電設備的潛伏性故障是電網企業(yè)關注的一項重要課題。隨著我國電力工業(yè)的發(fā)展，一方面，電網規(guī)模不斷發(fā)展，輸變電設備數(shù)量激增，用戶對供電可靠性要求不斷提高;另一方面，設備的信息化程度越來越高，設備狀態(tài)監(jiān)測技術日益成熟，設備運行數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)激增，借助信息技術對設備進行故障診斷勢在必行。
　　本文在學習和借鑒國內外相關研究成果的基礎之上，建

2、立基于范例推理的輸變電設備狀態(tài)智能診斷模型;以輸變電設備的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史運行數(shù)據(jù)等為基礎，應用智能診斷模型對數(shù)據(jù)資源進行深度挖掘與分析，建立輸變電設備在線狀態(tài)分析與智能診斷系統(tǒng)。論文的研究主要工作體現(xiàn)在以下五個方面:
　　(1)在深入研究設備故障診斷和基于數(shù)據(jù)驅動的設備故障診斷理論與技術體系的基礎上，結合范例推理的理論，提出基于范例推理的故障診斷模型，并結合輸變電設備故障診斷的實際情況，分析輸變電設備故障診斷應用中需要解決的問

3、題。模型以設備的各種數(shù)據(jù)信息為核心，為既缺乏明確的因果關系又需要大量經驗的復雜設備診斷提供了新的思路。
　　(2)針對基于范例推理的故障診斷模型的關鍵環(huán)節(jié)，重點研究解決模型范例庫的建立和模型推理過程的設計問題。將核函數(shù)技術應用到模型中，構造對局部數(shù)據(jù)敏感、對數(shù)據(jù)提取完備的新的核函數(shù)，并將核函數(shù)應用到支持向量機的分類器中，為輸變電設備狀態(tài)智能診斷模型的提出奠定理論基礎。
　　(3)研究解決輸變電設備在線狀態(tài)分析與智能診斷系統(tǒng)的

4、數(shù)據(jù)模型問題。以輸變電設備數(shù)據(jù)為中心，建立設備信息模型;在此基礎上，建立設備狀況范例庫，并利用支持向量機分類器，對范例庫進行分類學習，建立設備故障分類器與設備指紋識別器，生成設備故障診斷樹與設備故障指紋;最后，建立基于范例推理的輸變電設備狀態(tài)智能診斷模型與算法，為輸變電設備故障診斷提供方法指導。
　　(4)針對目前眾多輸變電設備在線監(jiān)測系統(tǒng)存在的局限性，應用輸變電設備狀態(tài)智能診斷模型，將現(xiàn)有輸變電設備相關的各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行深度整合，

5、建立輸變電設備在線狀態(tài)分析與智能診斷系統(tǒng)，綜合設備的運行巡視、離線試驗、帶電檢測等信息對設備故障進行實時、綜合、智能診斷，進一步完善設備故障診斷能力，提高設備故障診斷的準確性。
　　(5)以某省電力公司額定電壓為500KV的變壓器作為實證研究對象，將變壓器油中溶解氣體分析結果組織成范例，應用輸變電設備狀態(tài)智能診斷模型，融合來自不同系統(tǒng)的設備基礎和設備運行信息，實現(xiàn)變壓器狀態(tài)實時智能診斷，及時查找出變壓器的潛伏性故障，排除可能導致變