CN106570644B - 一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，包括：建立输变电设备的量化指标体系，其中，输变电设备健康状况评价因素具体包括油浸式输变电设备的评价因素及其它输变电设备的评价因素；采集输变电设备的历史状态数据和当前的状态数据；采用统计工具SPSS对采集的数据对试验数据正态化处理，对异常值进行预处理，保留输变电设备故障原因产生的超出范围的过高异常值；通过公共系数分析的方法，来确定采集数据中的各变量的关联性；通过公共因素关联度分析方法，得出各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值；建立输变电设备健康指数评价模型，计算输变电设备健康指数，根据健康指数评价输变电设备整体健康状况。本发明能够全面评价变压器整体健康状况。
Description
技术领域
本发明涉及输变电设备状态安全技术领域，具体涉及一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法。
背景技术
每年由于计划停电检修所产生的直接、间接费用数字庞大，其社会影响更是难以衡量。为了准确、高效地发现投运输变电设备的缺陷，减少故障率，降低运行风险，目前，国内外采取状态检修的方式。这种检修方式依赖于针对电力设备健康状态与风险科学、全面地评估指标体系和计算方法。因此，对于输变电设备健康状况评估，是输变电设备全寿命周期评估中重要的环节。
有研究将设备某一参量作为主要特征量，对输变电设备的绝缘老化寿命进行评估，但是，反映输输变电设备健康状况的特征参量是涉及多方面多变量的指标体系，利用单参量进行评估无法全面地实现对输变电设备健康状况的准确评估。
目前，各指标权重的确定，通常依据专家经验或技术标准，并未对指标关系进行深入研究。人为的主观因素较大，继而导致对输变电设备健康状况的评估存在较大的误差。
发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，本发明的目的是建立量化指标体系，采用统计工具SPSS(statistical productand service solutions)，在研究输变电设备各参量之间关系的基础上，得出公共参量关联度及对健康指数的贡献值，最终利用统计方法确定量化权重及基于贡献度分析的健康指数评价模型，提高输变电设备预测准确性，保证输变电设备可靠稳定运行。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，包括以下步骤：
建立输变电设备的量化指标体系，其中，输变电设备健康状况评价因素具体包括油浸式输变电设备的评价因素及其它输变电设备的评价因素；
采集输变电设备的历史状态数据和当前的状态数据；
采用统计工具SPSS对采集的数据对试验数据正态化处理，对异常值进行预处理，保留输变电设备故障原因产生的超出范围的过高异常值；
通过公共系数分析的方法，来确定采集数据中的各变量的关联性；
通过公共因素关联度分析方法，得出各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值；
建立输变电设备健康指数评价模型，计算输变电设备健康指数，根据健康指数评价输变电设备整体健康状况。
进一步的，所述电力输变电设备的历史状态数据包括电力输变电设备的运检数据、家族缺陷，设备基本信息、负载数据，电力输变电设备的当前的状态数据包括电力输变电设备的例行试验数据。
进一步的，通过公共系数分析的方法，来确定采集数据中的各变量的关联性时，首先确定对测试结果有一定影响的未量化因素及公共因素，公共因素与各变量的关联程度越高系数值越大，公共因素之间的关联程度是相互的。
进一步的，公共因素关联度分析方法具体是，利用统计工具得出多变量之间公共因素关联度分析图，根据该图得出各参量之间的关系及各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值。
进一步的，输变电设备健康指数计算步骤主要如下：
1)在公共因素关联度分析的基础上，分析公共因素对健康指数的贡献值；
2)确定各个健康指标的权重；
3)根据专家经验和标准规定，制定修正因子；
4)将权重经过修正因子修正；
5)得出健康指数，评价输变电设备整体健康状况。
进一步的，油浸式输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如下：
其它输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如式(2)：
式中，Ki为权重，HIFi为健康指数，HIFmax为健康状况最佳时对应的健康指数。
进一步的，油浸式输变电设备的评价因素包括：纸绝缘聚合度、糠醛、油中溶解气体、水分、酸值、击穿电压、油介质损耗因素、红外测温、缺陷数据、负载历史、外观检查、设备基本信息和例行试验、套管-外观、套管-红外测温、套管-油中溶解气体、套管-绝缘电阻、冷却系统-巡视记录、分接开关-巡视记录、分接开关-运行数据、分接开关-动作特性、分接开关-油中分解气体及非电量保护-巡视记录。
进一步的，输变电设备健康状况评价因素中的其它输变电设备的评价因素包括：红外测温、缺陷数据、负载历史、外观检查、基本信息和例行试验及非电量保护-巡视记录。
进一步的，缺陷数据包括设备本身和家族缺陷两部分，缺陷记录应包含运行巡视、检修巡视、带电检测、检修过程中发现的缺陷，缺陷定级以及消缺处理情况。
进一步的，设备基本信息主要包括输变电设备铭牌信息，电压等级、容量、短路阻抗；例行试验包括绕组直流电阻、绕组介质损耗因数、电容量、频率响应测试、绕组绝缘电阻、吸收比或极化指数及泄漏电流。
进一步的，根据健康指数进行输变电设备健康状况分级：
健康指数85～100，输变电设备健康状况：状况极佳；
健康指数70～85，输变电设备健康状况：状况佳；
健康指数50～70，输变电设备健康状况：良好；
健康指数30～50，输变电设备健康状况：较差；
健康指数0～30，输变电设备健康状况：劣化严重。
本发明的有益效果：
本发明综合考虑变压器历史和当前的状态数据，包括基本信息、例行试验、运维数据。
本发明采用统计工具，基于试验数据，针对变压器各参量之间的关系以及各参量对总健康指标的贡献值，进行分析研究，推导出各指标权重，给出健康指数的计算过程。
本发明从分层建立电力变压器指标体系入手，进而通过采用统计工具SPSS，对87组变压器油样试验数据进行了分析，研究了各因素之间的关系以及各参量对总健康指数的贡献值。利用统计工具SPSS可对指标体系实现加权，建立健康指标计算模型。未来可将该研究拓展到输变电设备评价领域推广应用。
基于SPSS分析的健康指数评估模型扩展应用于输变电设备，对各类设备采用SPSS进行分析，赋予权重，并进行全面的分层分指标评估其健康状况。
附图说明
图1公共因素关联度分析图；
图2基于贡献度分析的健康指数评价模型；
图3输变电设备健康状况评价。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明进行详细说明：
本发明建立基于健康指数的输变电设备综合健康状况评估模型，该模型对输变电设备分层、分部件进行多参量统计分析，针对历史数据(运检数据、家族缺陷，设备基本信息、负载)和现状数据(例行试验数据)两个层面，以及不同部件，建立量化指标体系。提出采用统计工具SPSS(statistical product and service solutions)，在研究输变电设备各参量之间关系的基础上，得出公共参量关联度及对健康指数的贡献值，最终利用统计方法确定量化权重及基于贡献度分析的健康指数评价模型。最后，以山东电网实际运行的变压器为例，验证了基于健康指数输变电设备状态评估模型的有效性，为输变电设备状态评价、检修提供科学依据。
为了研究电力输变电设备健康状况，首先需要建立指标体系。反映输变电设备健康状态的特征量包括电学特性、化学特性、机械特性及外观表象。从部件层面分为本体、套管、分接开关、冷却系统和非电量保护，各部分在评价中所占比重通过最终健康指数计算反映出来。
一、油纸绝缘系统试验
由于油纸在电、热运行条件下，并伴随环境中过量的氧气、水分作用，发生降解，可通过测试油中降解生成的老化物质(如CO、CO2、糠醛等)和纸绝缘聚合度，衡量变压器健康状况。
(1)纸绝缘聚合度
聚合度反映纸的抗张强度机械特性，随着新材料的应用，聚合度判据也会不断更新。目前，普遍认为，新变压器纸绝缘的聚合度大多在1000左右。纸绝缘聚合度判据如表1所示。
表1纸绝缘聚合度限值
(2)糠醛
在纸板劣化过程中，纤维素大分子降解后，才形成的一种主要氧杂环化合物。输变电设备运行过程，影响糠醛含量的因素有多个方面，包括油纸比例和本身的制造工艺，输变电设备运行时间、运行条件、负载率，变压器油处理方式。输变电设备发生绝缘局部过热老化、过载等故障也会引起糠醛含量升高。糠醛含量通过变压器油采样测量，含量低则表明输变电设备油纸强度高，性能好，输变电设备整体状况良好。
(3)油中溶解气体
油中溶解气体是一种广泛应用的故障监测和预防手段。输变电设备油和油纸绝缘系统在电热应力长期作用下，发生分子结构的改变，经过一系列化学反应产生各种特征气体，例如氢气、碳氢化合物、烃类。
国内外发展了一些方法，可用于判别油中溶解气体的比例来判断变压器内部故障如：过热、不良电接触、局部放电等。CO/CO2＜5，表明油纸快速降解。CO2/CO＞7时，表明绝缘老化或是大面积低温过热故障。当然，输变电设备发生故障时，变压器油也会分解出CO、CO2气体。无论是输变电设备油纸劣化还是故障，都可归结为输变电设备健康状况，因此，综合考虑CO、CO2。
二、运维数据和例行试验
设备基本信息主要包括变压器铭牌信息，电压等级、容量、短路阻抗等。例行试验包括绕组直流电阻，绕组介质损耗因数，电容量，频率响应测试，绕组绝缘电阻、吸收比或极化指数，泄漏电流等，是否满足技术规定要求。
(1)缺陷数据
包括设备本身和家族缺陷两部分。缺陷记录应包含运行巡视、检修巡视、带电检测、检修过程中发现的缺陷，缺陷定级以及消缺处理情况。
(2)负载历史
设备在近12个月内，每月记录的最大负载值，过载或长期急救负载运行规定，会使变压器性能劣化。
(3)红外测温
红外热像可检测变压器本体、引线接头、电缆终端，红外热像图显示应无异常温升、温差和/或相对温差，可揭示变压器内部隐患。
(4)外观检查
主要通过查阅巡视记录，设备外观完整无损，无异物；引线及汇流排、接头是否正常；接地是否可靠；噪声及振动；风道是否通畅无异物等。
三基于统计工具的多变量分析
(1)数据正态化
多变量分析的重要假设条件是数据属于正态分布。试验结果通常并非标准的正态分布，而是存在不同程度地偏差度。首先，通过SPSS工具，将非正态数据利用变换工具进行正态化处理。SPSS是一种数据统计分析工具，便于数据对接，具有内置VBA语言，强大的统计处理功能。利用SPSS对试验数据正态化处理后，原始数据中存在超出范围的过高异常值，在多变量分析中会被忽略，需要对异常值进行预处理，保留输变电设备故障原因产生的异常值。
(2)公共系数分析
某几类输变电设备测试项目的结果，可能存在未知关联性，通过公共系数分析的方法，来确定各变量的关联性。本文利用SPSS工具，对多次测试结果进行统计分析，得出不同测试项目之间的联系和公共影响因素对各个项目的影响。
图1中方框代表测试结果，e1～e12表示对测试结果有一定影响的未量化因素，例如环境温湿度，电磁环境干扰，测试误差等。C1～C5为公共因素，它们与各变量的关联程度越高，系数值越大。C1～C5彼此之间的关联程度是相互的，用双向箭头表示。
(3)公共因素关联度分析
在电力输变电设备健康状态评价中，油纸绝缘系统的性能状况是最重要的指标之一。通常，油纸绝缘系统的寿命直接决定了油浸式变压器寿命。因此，本文主要针对87组变压器油样试验数据，进行统计分析，首先研究了各参量之间的关系，其次，得出各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值。多变量之间公共因素关联度分析见图1。
如图1所示，具有相近的性质或伴随同一化学反应产生的物质，划分为一组。在电、热运行条件下，油纸降解老化或是变压器发生故障时，油中分解气体CO、CO2通常是相伴而生的化学产物；变压器油中杂质、水分含量越高，越容易击穿，这种影响关系大的参量，划分为同一组。H2、CH4、C2H6是一组高度关联的参量，与公共因素C3相关。
C2与C3之间正关联度最强，为0.53；C1和C3的关联度次之，关联系数为0.47；C4与C5之间则为负相关的关系。各特征参量和公共因素彼此之间的关系分析，为进一步确定参量权重以及健康指数奠定了基础。
四、输变电设备健康指数评价模型
建立基于SPSS分析的健康指数模型；所述模型的建立过程包括：
基于统计工具的多变量分析，将非正态数据利用变换工具进行正态化处理；
利用SPSS工具，对多次测试结果进行统计分析，得出不同测试项目之间的联系和公共影响因素对各个项目的影响；
输变电设备健康指数计算步骤主要如下：
1)在公共因素关系分析的基础上，分析公共因素对健康指数HI的贡献值；
2)进一步地确定各个健康指标权重；
3)根据专家经验和标准规定，制定修正因子；
4)将权重经过修正因子修正；
5)得出健康指数，评价输变电设备整体健康状况。
其中，第一步是关键的步骤，基于贡献度分析的健康指数评价模型见图2。
如图2所示，C4对健康指数的影响最大，其中包括击穿电压、糠醛、水分这三个参量，因此，在评价体系中对其赋予最高权重。输变电设备油中水分在变压器绝缘特性劣化过程，起了重要作用。糠醛含量一定程度反映了输变电设备油纸绝缘系统的性能，糠醛含量越高，则表明绝缘性能越差。通过统计分析得出的分组和权重与现有结论基本一致。在对输变电设备健康状况评价时，对权重分配还需进一步采用校正因子，加以校正，使评价过程更贴近生产现场实际。最终，得到各主要项目的权重和健康指数HIF。
油浸式输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如式(1)。
其它输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如式(2)。
式中，Ki为权重，HIFi为健康指数，HIFmax为健康状况最佳时对应的健康指数。
表2健康指数分级
表3变压器健康状况评价因素权重及分值
表4其它输变电设备健康状况评价因素权重及分值
更为详细的实施例子：
110kV正阳站2号主变器，规格型号为SZ10-50000/110，电压等级为220kV，容量为50MVA，冷却方式为自冷，山东鲁能泰山电力设备有限公司生产，2008年4月投运，已运行22年，报废年限30年。
220kV宝都变电站2号主变器，规格型号为SFPSZ9-150000/220，电压等级为220kV，容量为150MVA，山东电力设备有限公司生产，2002年12月投运，已运行14年，报废年限30年。两台变压器的运行及试验数据见表5。
表4中序号(1)对应正阳站2号主变压器数据，利用公式(1)，计算得110kV正阳站2号变压器HIF％为49.182，位于30％～50％区间，总体运行状况较差，接近或略微超过标准限值，应监视运行，适时安排停电检修。该设备实际状况：氢气超标严重，并占氢烃总量的90％以上，总烃超标，CH4占总烃75％以上，特征气体判据判断为局部放电。三比值法编码为010，判断为局部放电。高压侧中性点套管介损超标，电容量接近告警值，主变常规试验正常。综上，该设备总体运行状况较差，且接近报废年限。由此得出，本文健康指数法得出的计算值与实际状况基本吻合。
为全面验证模型有效性，选取不同电压等级，不同工况和具有不同缺陷的220kV宝都站主变压器，其中序号(2)为其基本信息和试验数据。与实例1相比，虽同样具有缺陷，但两者性质不同，且试验数据也相差较大，经过模型计算得到HIF为78.052，模型结果表明该设备运行状况良好。实际运行状况：该变压器运行14年，各项指标基本正常，无不良工况，虽有过冷却器方面严重缺陷，已消除，目前运行正常。评价结果与实际状况，吻合较好。
表5变压器运行及试验数据
此外，为更好验证该模型评价的一致性，选取山东电网12台不同电气参数和缺陷性质的110kV变压器，各台变压器健康指数HIF见图3。
计算结果中，最小值为54.346，最大值为78.326，50％～70％区间内的占25％，70％～85％区间的，占75％，整体运行状况良好，个别变压器由于家族缺陷或年检大修即将到期，健康指数偏低，与实际情况基本相符。通过从山东电网选取多台不同运行阶段和电气参数，不同评价状态的变压器，进行计算比较，验证评价模型和计算方法的有效性。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (9)
1.一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，包括以下步骤：
建立输变电设备的量化指标体系，其中，输变电设备健康状况评价因素具体包括油浸式输变电设备的评价因素及其它输变电设备的评价因素；
采集输变电设备的历史状态数据和当前的状态数据；
采用统计工具SPSS对采集的数据对试验数据正态化处理，对异常值进行预处理，保留输变电设备故障原因产生的超出范围的过高异常值；
通过公共系数分析的方法，来确定采集数据中的各变量的关联性；
通过公共因素关联度分析方法，得出各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值；
建立输变电设备健康指数评价模型，计算输变电设备健康指数，根据健康指数评价输变电设备整体健康状况；
油浸式输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如下：
式中，i为油浸式输变电设备评价项目的序号，Ki为权重，HIFi为健康指数，HIFmax为健康状况最佳时对应的健康指数；
其它输变电设备按照不同部件，对健康状况进行分层评估，计算公式如式(2)：
式中，i为其他输变电设备评价因素的序号，Ki为权重，HIFi为健康指数，HIFmax为健康状况最佳时对应的健康指数；
输变电设备健康状况评价因素中的所述其它输变电设备的评价因素包括：红外测温、缺陷数据、负载历史、外观检查、基本信息和例行试验及非电量保护-巡视记录。
2.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，所述输变电设备的历史状态数据包括输变电设备的运检数据、家族缺陷，设备基本信息、负载数据，输变电设备的当前的状态数据包括输变电设备的例行试验数据。
3.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，通过公共系数分析的方法，来确定采集数据中的各变量的关联性时，首先确定对测试结果有一定影响的未量化因素及公共因素，公共因素与各变量的关联程度越高系数值越大，公共因素之间的关联程度是相互的。
4.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，公共因素关联度分析方法具体是，利用统计工具得出多变量之间公共因素关联度分析图，根据该图得出各参量之间的关系及各评价指标在评价输变电设备总体健康状况时的贡献值。
5.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，输变电设备健康指数计算步骤主要如下：
1)在公共因素关联度分析的基础上，分析公共因素对健康指数的贡献值；
2)确定各个健康指标的权重；
3)根据专家经验和标准规定，制定修正因子；
4)将权重经过修正因子修正；
5)得出健康指数，评价输变电设备整体健康状况。
6.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，油浸式输变电设备的评价因素包括：纸绝缘聚合度、糠醛、油中溶解气体、水分、酸值、击穿电压、油介质损耗因素、红外测温、缺陷数据、负载历史、外观检查、设备基本信息和例行试验、套管-外观、套管-红外测温、套管-油中溶解气体、套管-绝缘电阻、冷却系统-巡视记录、分接开关-巡视记录、分接开关-运行数据、分接开关-动作特性、分接开关-油中分解气体及非电量保护-巡视记录。
7.如权利要求6所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，缺陷数据包括设备本身和家族缺陷两部分，缺陷记录应包含运行巡视、检修巡视、带电检测、检修过程中发现的缺陷，缺陷定级以及消缺处理情况。
8.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，设备基本信息主要包括输变电设备铭牌信息，电压等级、容量、短路阻抗；例行试验包括绕组直流电阻、绕组介质损耗因数、电容量、频率响应测试、绕组绝缘电阻、吸收比或极化指数及泄漏电流。
9.如权利要求1所述的一种基于统计工具的输变电设备量化评估方法，其特征是，根据健康指数进行输变电设备健康状况分级：
健康指数85～100，输变电设备健康状况：状况极佳；
健康指数70～85，输变电设备健康状况：状况佳；
健康指数50～70，输变电设备健康状况：良好；
健康指数30～50，输变电设备健康状况：较差；
健康指数0～30，输变电设备健康状况：劣化严重。
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