[發明專利]SF6高壓斷路器運行狀態評估方法及智能系統

有效

• 申請號: 201110237867.5
• 申請日: 2011-08-18
• 公開（公告）號: CN102289590A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發明（設計）人: 林莘;李斌;徐建源;滕云
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 沈陽東大專利代理有限公司 21109
• 代理人: 李運萍

1.一種SF₆高壓斷路器運行狀態評估方法，其特征在于：按如下步驟進行：

步驟1、建立SF₆高壓斷路器運行狀態評估智能系統，該系統的指標體系從縱向分為目標層、項目層、子項目層和指標層，項目層包括機械特性、電氣特性和絕緣特性，子項目層包括時間特性、速度特性、開斷特性、氣體特性和運行特性，時間特性的指標層包括合閘時間、分閘時間、合閘不同期性和分閘不同期性；速度特性的指標層包括剛合閘速度、剛分閘速度、合閘平均速度和分閘平均速度；開斷特性的指標層包括相對電磨損程度、導電回路電阻、累計開斷次數和使用年數；氣體特性的指標層包括微水含量、氣體泄漏、密度和分解物；運行特性的指標層包括斷路器的外觀情況即持絕緣子部分、操動機構潤滑、主體及機構外觀和主回路端子和環境的污穢度、濕度及溫度；

步驟2、量化高壓斷路器運行狀態的評估指標，采用時間特性、速度特性、開斷特性和氣體特性的定量指標進行量化，量化采用升、降半梯形函數，其中極小型指標采用升半梯形函數，極大型指標采用降半梯形函數；

升半梯形函數：X=0x≤a1x-a2a2-a1a1<x≤a21x>a2]]>公式(1)

降半梯形函數：X=1x≤a1a2-xa2-a1a1<x≤a20x>a2]]>公式(2)

式中，X為指標歸一化后的值，x為指標實測值，a1，a2表示該指標的注意值和最優值；

步驟3、確定待評物元R，定量的待評物元可通過升半梯形函數和降半梯形函獲得，定性的待評物元可通過專家評分方式獲得；

R=Pc1v1c2v2······cnvn]]>公式(3)

式中，P為待評物元，vn為P關于物元指標cn的量值，即待評物元量化后的值，n為物元指標個數；

步驟4、確定模型經典域Rj

Rj=(Nj,Ci,Vji)=Njc1vj1c2vj2······cnbjn=Njc1<aj1,bj1>c2<aj2,bj2>······cn<ajn,bjn>]]>公式(4)

式中，Nj代表斷路器某項目層物元所劃分的第j個評價等級名稱；Ci為該物元中的第i個評價指標；Vji為Nj關于指標Ci所規定的量值范圍<aji，bji>，即經典域；

根據表1，將斷路器的運行狀態劃分為四個等級：“良好”、“一般”、“注意”和“故障”，即可取所有待評物元的經典域均為：

Rj=(Nj,C4,Vj4)=Njc1<0.0,0.2>c2<0.2,0.5>c3<0.5,0.8>c4<0.8,1.0>]]>

表1相對劣化度的定義

步驟5、確定模型節典域Rp

Rp=(P,Ci,Vpi)=Pc1vp1c2vp2······cnvpn=Pc1<ap1,bp1>c2<ap2,bp2>······cn<apn,bpn>]]>公式(5)

式中，P為評價等級的全體，vpi為P關于物元指標Ci所取的量值范圍<api，bpi>，即節典域，有，由于各評估指標都被量化為[0，1]之間的數，所有待評物元的節域均為[0，1]，以時間特性P1為例，其節典域為

RP1=(p1,C4,Vp4)=P1c1<0,1>c2<0,1>c3<0,1>c4<0,1>]]>

步驟6、基于可拓層次分析法的主觀權重計算，可拓層次分析法是基于可拓集合理論的層次分析方法，研究在相對重要程度不確定時層次分析法如何構造判斷矩陣的方法，該方法在構造判斷矩陣時，將人判斷的模糊性考慮進去并采用擴展到(-∞，+∞)的關聯函數值，使評價精細化、定量化；

步驟7、基于熵值法的客觀權重計算，用信息熵評價所獲系統信息的有序度及效用，由指標值構成的判斷矩陣來確定指標權重；

步驟8、主客觀組合權重的確定

a=(aj)1×n=PjωjΣj=1nPjωj,j=1,...,n;]]>公式(14)

式中，P_j為采用可拓層次分析法計算得到的主觀權重矩陣向量，ω_j為采用熵值法計算得到的客觀權重矩陣向量；

步驟9、確定待評物元關于各指標狀態等級的關聯度

kj(vi)=ρ(vi,vji)ρ(vi,vpi)-ρ(vi,vji)vi∉vji-ρ(vi,vji)|vji|vi∈vji]]>公式(15)

式中，k_j(v_i)表示物元的第i個特征關于第j個狀態等級的關聯度，ρ(v_i，v_ji)，ρ(v_i，v_pi)分別表示點vi與區間vji和vpi的距離，vi為第i個評估指標量值，vji為關于i指標的經典域，vpi為關于i指標的節典域，第i個評估指標第的第為關聯度集為K(vi)＝{k1(vi)，k2(vi)，…，kj(vi)}，表示按指標vi評估的結果，則該項目下的所有物元指標就構成了其關聯度矩陣：

Kv=K1(v1)K2(v1)···Kj(v1)K1(v2)K2(v1)···Kj(v2)············K1(vi)K2(vi)···Kj(vi)]]>公式(16)

步驟10、子項目層物元評估

Kj(S)=Σk=1nkλhik×Kj(vhik)]]>公式(17)

式中，K_j(S)為對于j個節典域的子項目層評估結果集合，S為子項目層物元集合，λ_hik表示第h個項目中第i個子項目的第k個物元指標的權重，K_j(v_hik)表示該指標的關聯度；

步驟11、項目層物元評估

Kj(P)=Σi=1niλhi×Kj(vhi)]]>公式(18)

式中，K_j(P)為對于j個節典域的項目層評估結果集合，P為項目層物元集合，λ_hi表示第h個項目中第i個子項目的第k個物元指標的權重，K_j(v_hi)表示該指標的關聯度；

步驟12、目標層物元評估

Kj(G)=Σh=1hλh×Kj(vh)]]>公式(19)

式中，K_j(G)為對于j個節典域的目標層評估結果集合，G為目標層物元，λ_h表示第h個項目的權重，K_j(v_h)表示該指標的關聯度；

步驟13、運行狀態等級的確定

Kj0(P)=maxKj(P)]]>公式(20)

式中，j＝(1，2，…，m)，j0為待評物元所屬的狀態等級；

步驟14、確定特性指標狀態等級趨勢，關聯度的大小能夠反映該對象符合標準對象等級的程度，其值越大，符合的程度越高，令

Kj‾(N)=Kj(N)-minjnKj(N)maxjmKj(N)-minjmKj(N)]]>公式(21)

j*=Σjmj·Kj‾(N)ΣjmKj‾(N)]]>公式(22)

式中，j*為N的級別變量特征值，N為斷路器狀態評估的等級，如j*-j0為正值，則表示從j0等級向下一等級的趨勢程度；如為負值，則表示從j0等級向上一等級的趨勢程度。