CN106199305A - 煤矿井下供电系统用干式变压器绝缘健康状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
一种煤矿井下供电系统用干式变压器绝缘健康状态评估方法,所述方法是基于确定监测量、提取特征量、特征量处理、故障诊断、健康状态评估、建立数据库以及状态预警的多信息源融合进行评估,同时利用绝缘缺陷处放电演变过程中相关特征量的变化规律来监测绝缘局部缺陷的发展程度,采用基于粒子群优化算法的支持向量机实现绝缘局部缺陷风险性的诊断,获得矿用干式变压器整体健康状态和绝缘局部劣化程度兼顾的综合评估结果,本方法对各个特征量赋予相应的变权值,适用性强,判断准确度高,有助于及早地、准确地、快速地预测潜在的故障和分辨故障类型,综合评估变压器的运行状态及可能的缺陷发展趋势,提高了变压器运行的可靠性和连续性。
Description
技术领域
本发明涉及一种矿用干式变压器健康状态评估方法,具体是一种基于多源信息融合的矿用干式变压器健康状态评估方法,属于矿用大型电力设备健康状态诊断领域。
技术背景
矿用干式变压器的作为煤矿井下供电系统的动力中心,其运行状态直接影响着井下供电系统的可靠性和连续性。然而,井下环境极度恶劣,工作现场存在诸多复杂和不确定因素,导致变压器运行期间存在更多的故障隐患,相关故障率也大幅度上升。大量实践经验表明,矿用干式变压器故障已成为引发煤矿火灾事故及无计划停电事故的主要原因之一,其运行状态直接影响煤矿井下的供电安全和生产安全。矿用干式变压器长期运行于煤矿井下潮湿、脏污的特殊环境,其绝缘长期承受热应力(如短时间的过电流、长时间的工作电流及散热不良)、电应力(如短时间的过电压、长时间的工作电压及可能出现的局部放电)、机械应力(如短时间的电动力和长时间的电磁振动)、环境中水分及酸碱物质等的联合作用而加速绝缘的劣化进程。
公开号为CN101614775A公开了一种“基于多源信息融合的变压器状态评估系统其评估方法”,是针对油浸式电力变压器的故障问题提出的诊断方法,该发明的评估系统由油色谱分析子系统,局部放电超高频信号检测子系统,绕组变形诊断信号检测子系统、电流互感器检测子系统和计算机组成,并利用D-S证据理论将上述检测结果融合起来进行变压器运行状态的诊断。矿用干式变压器因其防爆型密闭结构及典型气-固两相绝缘结构,在散热方式、绝缘材料、绝缘结构等的设计上与油浸式电力变压器有着本质的差别。此外矿用干式变压器长期运行于煤矿井下特殊环境中,导致油浸式变压器的评估方法不完全适用于矿用干式变压器。目前煤矿井下运行的矿用干式变压器只能监测井下环境的安全状况或阈值报警或阈值断电,其不足在于评估指标单一,诊断原理简单,诊断结果可信度不高,无法及时准确反映整个变压器健康状态,即便是在事故发生后,由于缺乏相应的监测记录手段,也无法全面掌握变压器故障前的各种状态参数,不能快速准确地定位事故位置及事故原因。
发明内容
本发明的目的是针对上述已有技术的不足,提出一种综合考虑多种状态参数,有效提高状态评估准确性和全面性的矿用干式变压器整体运行状态和局部劣化程度兼顾的综合评估方法,保证变压器运行的稳定性和连续性,降低维修费用,提高设备的利用率。
本发明的目的是通过如下措施来达到。
一种煤矿井下供电系统用干式变压器绝缘健康状态评估方法,所述评估方法是基于多信息源融合的矿用干式变压器绝缘健康状态评估方法如下:
(1)确定监测量,在线监测干式变压器的运行环境参数、三相绕组与铁芯热点温度、三相运行电压、三相运行电流,铁芯泄漏电流和局部放电、三相进线触头与出线触头温度、谐波含有率、谐波畸变率THD、电压偏差;除了在线监测量外,还包括绝缘电阻、吸收比、介质损耗因素和绕组直流电阻的电气试验参量、变压器的出厂铭牌参数和检修故障记录;
(2)特征量提取,提取放电次数n、放电量q、放电相位 ,得到局部放电二维谱图和三维谱图统计特征量,反映局部放电信号整体特征;分别提取四个二维谱图的偏斜度S k 、陡峭度k u 、放电量因数Q、相位不对称度Φ以及互相关系数CC的16个特征参数,从不同的角度全面描述局部放电谱图特征;提取运行电压、运行电流的有效值作为特征值;运行温度的实时值作为特征量;
(3)特征量处理,为减少特征量的互斥性,采用归一化方法计算各个特征量的相应值,并作为智能评估系统的输入参量;
(4)故障诊断,分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地的绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路的铁芯故障,采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,采用基于粒子群优化算法的支持向量机训练统计特征参量,得到支持向量机分类模型,并采用最优参数下的支持向量机分类器对待识别的故障数据进行故障诊断;
(5)健康状态评估,分别模拟不同环境温度和不同湿度条件下的典型矿用干式变压器绝缘放电缺陷,测试不同绝缘缺陷处的局部放电的变化规律,提取特征量并将其作为训练集和测试集,基于粒子群优化算法的支持向量机训练矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型;采用矿用干式变压器的运行参数、预防性试验参数、环境参数、性能指标参数、可靠性参数等状态影响因素对干式变压器进行整体运行状态评估,基于模糊层次分析法建立矿用干式变压器健康状态整体评估模型;将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,基于健康指数实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断,得到矿用干式变压器整体健康状态和绝缘局部劣化程度兼顾的综合评估结果;
(6)建立数据库,在地面服务器建立SOL server数据库,并建立数据表存储干式变压器状态参量与诊断结果、历史数据、变压器的出厂参数、预警信息;
(7)状态预警,将采集的实时数据及诊断结果传输给地面服务器,实现数据的远程存储,并将采集到的监测数据和诊断结果在地面终端上进行显示,在地面人机界面对变压器的绝缘健康状态进行监视,当矿用干式变压器的运行状态出现异常时,人机界面指示灯闪烁并发出警报,及时发现变压器的异常运行情况,及时排除运行隐患。
进一步的技术方案是所述故障诊断的样本数据采集是分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地等绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路的铁芯故障,采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)训练干式变压器故障模型。
进一步的技术方案是所述绝缘状态评估的具体实现方法是分别模拟不同环境温度和不同湿度条件下的矿用干式变压器典型绝缘放电缺陷,测试不同绝缘缺陷处的局部放电的变化规律,提取特征量并将其作为训练集和测试集,基于PSO-SVM方法训练矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型;综合考虑矿用干式变压器的预防性试验参数、运行环境参数、性能指标参数、可靠性参数等绝缘状态的影响因素,采用层次分析法确定各评估指标的权重分配,同时引入均衡函数的变权理论,实现对各评估指标权重的修正,并利用模糊理论确定各评估指标的相对劣化度对干式变压器运行状态的隶属度函数,基于模糊层次分析法建立矿用干式变压器绝缘健康状态整体评估模型;将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,得到矿用干式变压器整体绝缘健康状态和局部劣化程度兼顾的综合评估结果,实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断。
上述技术方案以及进一步附加技术方案的实施,与现有技术相比具有的优点及积极效果在于:本发明在监测矿用干式变压器基本状态参数的基础上,综合考虑矿用干式变压器的预防性试验参数、运行环境参数、出厂参数、可靠性参数等状态影响因素,基于模糊层次分析法实现干式变压器健康状态整体评估,同时利用绝缘缺陷处放电演变过程中相关特征量的变化规律来监测绝缘局部缺陷的发展程度,采用基于粒子群优化算法的支持向量机实现绝缘局部缺陷风险性的诊断,得到矿用干式变压器整体健康状态和绝缘局部劣化程度兼顾的综合评估结果,本方法对各个特征量赋予相应的变权值,适用性强,判断准确度高,有助于及早地、准确地、快速地预测潜在的故障和分辨故障类型,综合评估变压器的运行状态及可能的缺陷发展趋势,提高变压器运行的可靠性和连续性,降低维修费用,提高设备的利用率。
附图说明
图1是本方法所涉及软件流程框图。
图2是本矿用干式变压器绝缘健康状态评估指标示意图。
图3是本方法基于局放放电特征量诊断绝缘缺陷发展程度流程图。
图4是本方法支持向量机识别流程图。
图5是本方法基于粒子群优化算法的参数寻优流程图。
图6是本方法的数据库系统图。
图7是本方法的16个局部放电统计特征量表。表中“+”“-”分别为二维谱图的正负半周。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式作出进一步的说明。
实施上述本发明所提供的一种煤矿井下供电系统用干式变压器绝缘健康状态评估方法,该评估方法是在线监测多个参量,对监测量提取特征值,并采用层次分析法确定了各评估参量的权重分配,同时引入均衡函数的变权理论,实现对各评估参量权重的修正,并利用模糊理论确定了各评估参量的相对劣化度对干式变压器运行状态的隶属度函数,实现矿用干式变压器运行状态的整体评估。通过研究绝缘局部缺陷处的局部放电变化规律,提取相应的特征值并将其作为评估矿用干式变压器绝缘局部劣化程度和放电危害程度的评估指标,采用基于粒子群优化算法的支持向量机训练统计特征参量,得到支持向量机分类模型。并采用最优参数下的支持向量机分类器对待识别的局部放电特征数据进行绝缘局部缺陷劣化程度诊断。将两种方法融合,得到矿用干式变压器整体运行状态和局部劣化程度兼顾的状态综合评估结果。在地面服务器上开发矿用干式变压器绝缘状态评估软件,建立数据库,用于存储干式变压器的各状态参量与诊断结果。具体评估方法步骤如下。
(1)确定监测量。在线监测干式变压器的运行环境参数、三相绕组与铁芯热点温度、三相运行电压,三相运行电流,铁芯泄漏电流和局部放电、三相进线触头与出线触头温度、谐波含有率、谐波畸变率THD、电压偏差。除了在线监测量外,还包括绝缘电阻、吸收比、介质损耗因素和绕组直流电阻等电气试验量、变压器的出厂铭牌参数和检修故障记录等。
(2)特征量提取。提取放电次数n、放电量q、放电相位,得到局部放电二维谱图和三维谱图统计特征量,反映局部放电信号整体特征;分别提取四个二维谱图的偏斜度Sk、陡峭度ku、放电量因数Q、相位不对称度Φ以及互相关系数CC的16个特征参数,从不同的角度全面描述局部放电谱图特征;提取运行电压、运行电流的有效值作为特征值;运行温度的实时值作为特征量。
(3)特征量处理。为减少特征量的互斥性,采用归一化方法计算各个特征量的相应值,并作为智能评估系统的输入参量。
(4)故障诊断。分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地等绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路等铁芯故障,建立故障模型。
根据故障模式对训练样本进行分类,并输出相应的编码;采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,基于基于粒子群优化算法的支持向量机训练干式变压器的故障模型。
(5)健康状态评估。分别模拟不同环境温度和不同湿度条件下的典型矿用干式变压器绝缘放电缺陷,测试不同绝缘缺陷处的局部放电的变化规律,提取特征量并将其作为训练集和测试集,基于粒子群优化算法的支持向量机训练矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型;综合考虑矿用干式变压器的预防性试验参数、运行环境参数、性能指标参数、可靠性参数等状态影响因素,采用层次分析法确定各评估指标的权重分配,同时引入均衡函数的变权理论,实现对各评估指标权重的修正,并利用模糊理论确定各评估指标的相对劣化度对干式变压器运行状态的隶属度函数,基于模糊层次分析法建立矿用干式变压器健康状态整体评估模型;将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,实现干式变压器健康状态整体评估的同时,再利用绝缘缺陷处放电演变过程中相关特征量的变化规律来监测干式变压器绝缘局部缺陷的发展程度,基于健康指数实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断,得到矿用干式变压器整体健康状态和绝缘局部劣化程度兼顾的综合评估结果。
(6)建立数据库。在地面服务器建立数据库,用于存储干式变压器的各状态参量与诊断结果、历史数据、变压器的出厂参数、检修故障记录等。
(7)状态预警。将采集的实时数据及诊断结果传输给地面服务器,实现数据的远程存储,并将采集到的监测数据和诊断结果在地面终端上进行显示。运行人员可以在地面人机界面对变压器的健康状态进行监视。当矿用干式变压器的运行状态出现异常时,人机界面指示灯闪烁并发出警报,使运行人员及时发现变压器的异常运行情况,从而及时排除运行隐患。
为了便于理解本发明的目的、技术方案及优点,下面结合附图对本发明的具体实施方式做出进一步的说明。应当理解,此处所描述的具体实施方案仅仅用于解释本发明,并不用于对本发明进行限定。
本发明系统硬件部分主要包括各类传感器、监测装置、工控机、地面服务器(计算机)等。监测装置包括DSP和高速采集卡两部分,其中DSP采集部分通过各类传感器采集干式变压器的各类状态参量,并对其进行适当地预处理;然后将采集到的监测数据通过串口通信传输给工控机,并采用安装于工控机上的LabVIEW实现DSP与工控机间的数据传输;在工控机上对采集到的各类监测数据进行进一步的处理与显示,包括特征量提取、状态诊断、数据存储与显示等功能;将监测数据和诊断结果传输给地面服务器,实现数据的远程存储;最终将采集到的监测数据和诊断结果在地面终端上进行显示。如附图1为本发明系统软件结构。本系统由DSP和数据采集卡完成状态参量的实时采集并进行状态的初级诊断,同时由工控机完成运行状态的精密诊断。系统可以实时监测矿用干式变压器的运行状态,并对相关故障进行预警,为故障隐患的排除提供依据。具体实施过程如下。
(1)确定监测量。如附图2所示,在线监测干式变压器的运行环境参数、三相绕组与铁芯热点温度、三相运行电压,三相运行电流,铁芯泄漏电流和局部放电、三相进线触头与出线触头温度、谐波含有率、谐波畸变率THD、电压偏差。除了在线监测量外,还包括绝缘电阻、吸收比、介质损耗因素和绕组直流电阻等电气试验量、变压器的出厂铭牌参数和检修故障记录等。
(2)提取特征量。以LabVIEW为软件开发平台,编写特诊量提取程序提取三维谱图特征量,包括放电次数n、放电量q和放电相位;得到局部放电二维谱图和三维谱图统计特征量,反映局部放电信号整体特征;分别提取 四个不同二维谱图的偏斜度S k 、陡峭度k u 、放电量因数Q、相位不对称度Φ以及互相关系数CC等16个特征参数,如表1所示;提取三相运行电压的有效值作为三相运行电压的特征值;提取三相运行电流和铁芯泄露电流的有效值作为电流的特征值;提取温度的实时测量值作为温度的特征量。
(3)特征量处理。对采集到的各个特征值进行归一化处理,得到各个特征量的劣化度的具体公式为:
对于越小越优型指标来说:
对于越大越优型指标来说:
式中,分别为该指标的警戒值;为参数变化对变压器状态造成的影响,取。
(4)故障诊断。分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地等绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路等铁芯故障,根据故障模式对训练样本进行分类,并输出相应的编码;采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,采用基于基于粒子群优化算法的支持向量机训练统计特征参量,得到支持向量机分类模型;采用最优参数下的支持向量机分类器对待识别的故障进行故障识别。
(5)健康状态和运行风险评估。本发明认为更为理想的状态评估方法是采用各种状态参量对干式变压器进行整体运行状态评估的同时,再利用绝缘缺陷处放电演变过程中相关特征量的变化规律来监测干式变压器绝缘局部缺陷的发展程度,对绝缘局部缺陷的风险性进行诊断,得到矿用干式变压器整体运行状态和局部劣化程度兼顾的综合评估结果。
如附图3所示,本发明采用基于粒子群优化算法的支持向量机训练统计特征参量,得到支持向量机分类模型,实现基于局部放电特征量的干式变压器绝缘缺陷的发展程度的诊断。分别建立矿用干式变压器绝缘缺陷放电模型,根据局部放电类型对训练样本进行分类,并输出相应的编码;针对每一种绝缘缺陷,采用脉冲电流法采集不同环境温度和不同湿度条件下的250个工频周期内的局部放电数据作为一个样本,通过SQL Sever数据库进行保存,每一个样本包含了5s内的放电信息;将250个工频周期内的局部放电信号统计到一个工频周期内,分别构建各类放电的二维特征图谱;提取最大放电量-相位分布、放电次数-相位分布、平均放电量-相位分布以及局部放电幅值分布四个不同二维谱图进行偏斜度S k 、陡峭度k u 、放电量因数Q、相位不对称度Φ以及互相关系数CC等16个特征参数进行提取;采用一对多的算法对任意一个样本数据建立支持向量机分类器,得到N个支持向量机分类器,采用提取出的局部放电统计特征量训练分类器,得到支持向量机分类模型,如附图4所示;采用最优参数下的支持向量机分类器对待识别的局部放电特征数据进行局部放电类型识别,输出识别结果,实现矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度的诊断。
本发明采用模糊层次分析法实现矿用干式变压器绝缘健康状态的整体评估,具体步骤如下:
a)指标体系构建
将矿用干式变压器的运行状态评估指标分为三层:目标层、因素层和指标层。包括18个定量指标和6个定性指标。各层如下所示:
目标层:V={干式变压器运行状态评估结果};
因素集:X=(电气试验参数,运行参数,运行环境,其他参数)
=(X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 4 );
指标层:
X 1 =(组部件状态,故障记录,检修记录,家族缺陷,铭牌参数,环境污染程度,环境温度,环境湿度)=(x 11 ,x 12 ,x 13 ,x 14 , x 15 ,x 16 ,x 17 ,x 18 );
X 2 =(负荷大小,铁芯泄露电流,铁芯温度,绕组热点温度,运行电压,进线触头温度,出线触头温度)=(x 21 ,x 22 ,x 23 ,x 24 , x 25 ,x 26 ,x 27 );
X 3 =(功率因数,谐波含有率,谐波畸变率,电压偏差)=(x 31 ,x 32 ,x 33 ,x 34 );
X 4 =(绝缘电阻,吸收比,泄漏电流,介质损耗正切,绕组直流电阻)=(x 41 ,x 42 ,x 43 ,x 44 ,x 45 );
b) 构造判断矩阵
在得到各层评估指标后,接下来就是构造各层间的优先关系矩阵。假设和是某层中的任意两个元素,采用0.1~0.9标度法来构造判断矩阵,并再将其转换为模糊一致矩阵。
c)层次排序
在得到后,采用层次排序的方法得到各评估指标的权重值。因素关系法是最常用的层次分析方法,其优点是各指标间的差别较大,分辨率高。
因素分析法的计算公式为
由上式可知,,且当。
d)变权理论
按照上述方法得到的各评估参量的权重值都是常数。但在实际运行中,某些评估指标的值可能在某一时间段内发生很大的变化,甚至严重超过警戒值,严重影响变压器的运行状态。但由于该指标的权重值是常数,且在干式变压器运行状态评估指标体系中所占比重是比较小的,使得变压器运行状态综合评估结果不会出现运行状态的变化提示,导致评估结果不能精确描述变压器的实际运行状态。所以引入变权理论来反映因某些状态评估指标严重超过警戒值导致的变压器实际运行状态的改变,以得到更为准确的干式变压器运行状态评估结果。
改进的变权公式为
由上式可知,当时,计算结果较为保守,更多的考虑各个评估指标间的平衡关系;当时,计算结果较为开放,对干式变压器可能出现的各类缺陷的容忍度更高。当时,计算结果仍是常权值。因此,综合考虑矿用干式变压器运行时可能出现的某些运行指标和运行环境指标严重超过警戒值的现象,干式变压器运行参数和运行环境参数的指标层取。矿用干式变压运行在煤矿井下特殊环境下,其环境参数不会发生突变,且变压器的可靠性参数也不会发生突变。所以,综合考虑矿用干式变压器性能指标参数和可靠性参数的其他参数指标层取
e)建立模糊关系矩阵C
建立隶属度函数后,得到单因素的评估矩阵。
则单因素评判矩阵C为
式中,等级的程度。
本发明综合考虑所有评估指标对干式变压器运行状态的影响,将权重值引入单因素评判矩阵C,得到模糊综合评判矩阵B,以提高评估结果的准确性,使得评估结果更能精确地反映变压器运行状态。
f)模糊综合评判矩阵B
式中W为指标权重集;为各评判因素的权重;为模糊综合评判指标;为模糊合成算子,本文采用加权平均型算子。因此,得到的评估指标为:
加权平均型算子不仅将矿用干式变压器单个运行状态评估指标的全部信息融入评估结果,也从整体上考虑了变压器所有运行状态评估指标的全部信息,符合状态评估的要求。
g)得到健康状态值
将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,在得到干式变压器绝缘健康状态整体评估结果的同时,再利用绝缘缺陷处放电演变过程中相关特征量的变化规律来监测干式变压器绝缘局部缺陷的发展程度,实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断,得到矿用干式变压器整体绝缘健康状态和局部劣化程度兼顾的综合评估结果。
欧式贴近度反映待评估参数与标准参数之间的贴近程度。为了反映出干式变压器的实际健康状态,结合评估指标权重,利用欧式贴近度的改进公式:
式中a j *为归一化向量的权重:
式中μ(x 0j )为对应参数的理想隶属度值,通常取1;μ(x j )为对应参数的实际隶属度值。
h)运行风险诊断
本文定义的故障概率是基于干式变压器绝缘老化原理的。在刚开始投运时,干式变压器绝缘老化不严重,状况良好,健康指数较高,发生故障的概率低。随着运行时间的增加,绝缘逐渐老化,健康指数呈现下降的趋势,设备发生故障的概率也逐渐升高,运行风险逐渐增大。当运行到寿命后期时,绝缘严重老化,健康指数下降到一个很小的值,设备故障概率显著增大,运行风险性显著增大。变压器的健康指数与故障发生概率的关系可以用一个类似指数的函数表示,如下式所示:
式中为设备故障概率;K为比例系数;C为曲线系数。
比例系数K和曲线系数C的取值对变压器的故障概率有着直接的影响。采用数理统计的方法对比例系数K和曲线系数C进行求解。首先假设共有N台变压器,然后将综合健康指数划分为若干个区间(本文将变压器的综合健康指数划分为10个区间),分别对各个区间内的变压器台数N i 及故障变压器的台数M i 进行统计,然后采用曲线拟合的方法得到矿用干式变压器综合健康指数与其故障概率之间的关系模型,实现变压器运行风险的诊断。
该统计方法较为简单、直观,适用于大量样本数据存在的情况下,即变压器台数较多。但当样本数据较少,采用该统计方法则会产生较大误差。因此,如果变压器的台数较少,可以利用平均故障率和已有变压器的历史数据来反推出故障概率。
变压器的平均故障概率为:
式中为平均故障概率;N为变压器的总台数;N f 为故障变压器的台数。
第i个区间的平均故障概率为:
式中为第i个区间的平均故障概率;M i 为第i个区间故障变压器台数;N i 为第i个区间变压器总台数。
所以
即
因此,当样本数据较少时,可以采用上式求解比例系数K值和曲线系数C值,最终得到健康指数HI与故障概率之间的关系曲线。
变压器运行年限x与其故障概率之间的关系可用公式表示。
在得到变压器的故障率后,就可以通过上式计算得到变压器的等效运行年限,进而预测其未来运行的风险性。
(6)建立数据库。为了提高系统的可靠性和完整性,本发明在地面服务器建立系统SQL Sever数据库,如附图6所示。根据状态监测数据以及在寿命评估中需要保存的数据内容,建立表格来存储矿用干式变压器的实时运行参数、出厂参数、可靠性参数、不良工况、历史预警信息和诊断结果等信息。其中实时运行数据是监测实时值;隶属数据是按照一定周期保存的历史监测数据。
在地面服务器建立数据库,用于存储干式变压器的各状态参量与诊断结果、历史数据、变压器的出厂参数、检修故障记录等。
(7)状态预警。数据的采集、特征提取、状态评估、数据的存储等部分都是在工控机LabVIEW平台上实现的。状态预警是在地面服务器通过专家系统实现的。采用工控机上的与SQL Server 2008进行连接,将监测数据和诊断结果传输给地面服务器,实现数据的远程存储,并将采集到的监测数据和诊断结果在地面终端上进行显示。在LabVIEW平台上设计系统的人机界面,主要包括数据的读取与显示、运行状态的显示与预警、历史数据查询等。数据显示可方便地看到干式变压器的实时状态参数及运行状态,不仅能够给出当前的健康状态,还可以监视各监测量的实时状态。三维图谱显示界面主要用于显示三相绕组局部放电三维谱图和二维谱图。可以清楚的显示局部放电的发生相位、放电量以及放电次数的变化。局部放电二维谱图是以二维数组的形式显示出来的,横坐标为局部放电的放电相位,范围是0°~360°,纵坐标为局部放电的放电量。人机界面所显示的数据是通过读取地面本地服务器数据库获取的。运行人员可以在地面人机界面对变压器的绝缘健康状态进行监视。当矿用干式变压器的运行状态出现异常时,人机界面指示灯闪烁并发出警报,使运行人员及时发现变压器的异常运行情况,从而及时排除运行隐患。
Claims (3)
1.一种煤矿井下供电系统用干式变压器绝缘健康状态评估方法,所述评估方法是基于多信息源融合的矿用干式变压器绝缘健康状态评估方法如下:
(1)确定监测量,在线监测干式变压器的运行环境参数、三相绕组与铁芯热点温度、三相运行电压、三相运行电流,铁芯泄漏电流和局部放电、三相进线触头与出线触头温度、谐波含有率、谐波畸变率THD、电压偏差;除了在线监测量外,还包括绝缘电阻、吸收比、介质损耗因素和绕组直流电阻的电气试验参量、变压器的出厂铭牌参数和检修故障记录;
(2)特征量提取,提取放电次数n、放电量q、放电相位,得到局部放电二维谱图和三维谱图统计特征量,反映局部放电信号整体特征;分别提取四个二维谱图的偏斜度S k 、陡峭度k u 、放电量因数Q、相位不对称度Φ以及互相关系数CC的16个特征参数,从不同的角度全面描述局部放电谱图特征;提取运行电压、运行电流的有效值作为特征值;运行温度的实时值作为特征量;
(3)特征量处理,为减少特征量的互斥性,采用归一化方法计算各个特征量的相应值,并作为智能评估系统的输入参量;
(4)故障诊断,分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地的绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路的铁芯故障,采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,采用基于粒子群优化算法的支持向量机训练统计特征参量,得到支持向量机分类模型,并采用最优参数下的支持向量机分类器对待识别的故障数据进行故障诊断;
(5)健康状态评估,分别模拟不同环境温度和不同湿度条件下的典型矿用干式变压器绝缘放电缺陷,测试不同绝缘缺陷处的局部放电的变化规律,提取特征量并将其作为训练集和测试集,基于粒子群优化算法的支持向量机训练矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型;采用矿用干式变压器的运行参数、预防性试验参数、环境参数、性能指标参数、可靠性参数等状态影响因素对干式变压器进行整体运行状态评估,基于模糊层次分析法建立矿用干式变压器健康状态整体评估模型;将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,基于健康指数实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断,得到矿用干式变压器整体健康状态和绝缘局部劣化程度兼顾的综合评估结果;
(6)建立数据库,在地面服务器建立SOL server数据库,并建立数据表存储干式变压器状态参量与诊断结果、历史数据、变压器的出厂参数、预警信息;
(7)状态预警,将采集的实时数据及诊断结果传输给地面服务器,实现数据的远程存储,并将采集到的监测数据和诊断结果在地面终端上进行显示,在地面人机界面对变压器的绝缘健康状态进行监视,当矿用干式变压器的运行状态出现异常时,人机界面指示灯闪烁并发出警报,及时发现变压器的异常运行情况,及时排除运行隐患。
2.如权利要求1所述的评估方法,所述故障诊断的样本数据采集是分别模拟绕组局部短路、绕组短路、绕组散热不良、过负荷、绕组接地等绕组故障和铁芯多点接地、散热不良、局部短路的铁芯故障,采集不同环境条件下的各监测量值,提取特征量并将其分别作为训练集和测试集,基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)训练干式变压器故障模型。
3.如权利要求1所述的评估方法,所述绝缘状态评估的具体实现方法是分别模拟不同环境温度和不同湿度条件下的矿用干式变压器典型绝缘放电缺陷,测试不同绝缘缺陷处的局部放电的变化规律,提取特征量并将其作为训练集和测试集,基于PSO-SVM方法训练矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型;综合考虑矿用干式变压器的预防性试验参数、运行环境参数、性能指标参数、可靠性参数等绝缘状态的影响因素,采用层次分析法确定各评估指标的权重分配,同时引入均衡函数的变权理论,实现对各评估指标权重的修正,并利用模糊理论确定各评估指标的相对劣化度对干式变压器运行状态的隶属度函数,基于模糊层次分析法建立矿用干式变压器绝缘健康状态整体评估模型;将矿用干式变压器绝缘局部缺陷劣化程度诊断模型和绝缘健康状态整体评估模型相融合,得到矿用干式变压器整体绝缘健康状态和局部劣化程度兼顾的综合评估结果,实现对绝缘局部缺陷的风险性的诊断。
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