[發明專利]基于離散灰色模型的電力變壓器特征狀態量預測方法

在審

• 申請號: 201410630617.1
• 申請日: 2014-11-11
• 公開（公告）號: CN104376202A
• 公開（公告）日: 2015-02-25
• 發明（設計）人: 趙高建;趙廣立;朱莉;郭立;馬磊;李朝陽
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;鄭州眾創匯達電氣有限公司;國網河南省電力公司鄭州供電公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 鄭州金成知識產權事務所(普通合伙) 41121
• 代理人: 郭增欣

技術領域：

本發明涉及一種電力設備狀態或故障的預測方法，特別是涉及一種基于離散灰色模型的電力變壓器特征狀態量預測方法。

背景技術：

電力變壓器室電力系統的核心設備之一，其正常運行對整個電力系統的可靠安全經濟運行起著非常關鍵的作用，一旦變壓器發生故障，將會給電力公司甚至全社會帶來巨大的損失，因此對電力變壓器實施科學有效的狀態評估與預測，用以指導適時適當的變壓器維護或更新工作，對于構筑安全可靠、經濟高效、高度信息化和智能化的先進電網系統具有非常重要的意義。電力變壓器特征參數是指反映電力變壓器狀態的一個數據或一組數據集合，通過電力變壓器特征參量的參數預測，應用科學有效的狀態評估或故障診斷方法根據預測參量值進行狀態評估，從而實現對變壓器未來狀態的預測或變壓器故障預測是一條簡便有效的電力變壓器中短期狀態預測途徑，此方法的特點是數據量需求小，能夠充分反映設備個體發展變化特性，避免通過大量特征參量的歷史數據回歸擬合建模過程中數據收集工作難度大和設備多樣性造成的分散性大的問題。

灰色模型是以灰色生成函數概念為基礎，以微分擬合為核心的建模方法，灰色模型預測就是根據過去和現在已知或不確定的信息，通過對原始數據的累加或累減處理，弱化隨機擾動因素影響，強化數據本身的規律性，運用時間序列數據確定微分方程的參量，逐步使灰量白化，對系統的未來狀態做出科學的定量預測?；疑到y理論進行預測具有要求數據少、不考慮分布規律、短期預測精度高、易于檢驗等優點，現已在眾多領域得到應用。

一般情況下，電力變壓器設備特征參量數據具有“小樣本”、“貧信息”的特點，決定了現行的預測技術并非都適用于其狀態原始參數預測建模。回歸擬合法要求大量的原始樣本數據，而且不能正確預測非正態分布的數據；指數平滑法是將歷史數據根據其對當前數據的影響的權重不同進行加權平均，初值和權重系數的選取沒有嚴格的要求。而灰色動態預測模型具有所需樣本少、預測準確度高、運算量小等特性，并能夠逐步去除老舊數據和加入可信度更高的最新數據，同時由于變壓器自身的故障機理十分復雜，反映變壓器狀態特征參量和狀態之間的關系，具有不確定性和灰色性，變壓器可以視為灰色系統，故灰色預測非常適合于電力變壓器特征參量的中短期預測。

發明內容：

本發明所要解決的技術問題是：提供一種基于離散灰色模型的電力變壓器特征狀態量預測方法，建立在變壓器狀態評估基礎上，通過對表征變壓器狀態的狀態特征參量的原始參數進行預測而實現對電力系統變壓器狀態或故障的準確預測。

本發明為解決技術問題所采取的技術方案是：

一種基于離散灰色模型的電力變壓器特征狀態量預測方法，建立在變壓器狀態評估基礎上，通過對表征變壓器狀態的狀態特征參量的原始參數進行預測而實現對其狀態的預測，其具體方法如下：

A、將非等間隔序列進行等間隔化預處理后，變換成等間隔序列:

設某狀態特征參量的非等間隔原始序列為：X^(0)?=(x⁽⁰⁾(t₁),x⁽⁰⁾(t₂),L,x⁽⁰⁾(t_n)),其中：t_1<?t_2<?L_<?t_n，且各時段間隔△t_i=t_i-t_i-1≠const,i∈{2,3,4L，n},則非等間隔序列轉化處理步驟如下：

令平均時間間隔△t₀，則△t₀=????????????????????????????????????????????????^n-1∑_i=1-△t_i=(t_n-t₁)，

記ψ=x⁽⁰⁾(t_i)-?x⁽⁰⁾(t_i-1)/t_i-t_i-1·（t₁+(i-1)△t₀-t_i-1）,

則：?x₁⁽⁰⁾(i)=x⁽⁰⁾(t_i)???????i=1.n；