[發明專利]一種考慮運行溫度影響的變壓器絕緣紙劣化評估方法

在審

• 申請號: 201710985702.3
• 申請日: 2017-10-20
• 公開（公告）號: CN107808044A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 黃智鵬;吳杰康;陶飛達;曾振達;張麗平;鄒志強;楊夏
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司河源供電局;廣東工業大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/30;G06N7/02
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 林麗明

技術領域

本發明涉及電力系統及其自動化領域，尤其涉及一種考慮運行溫度影響的變壓器絕緣紙劣化評估方法。

背景技術

傳統配網主設備的事后維修和定期計劃檢修往往需要投入大量的人為、物力，而且維修的性價比不高。有大量資料的統計研究表明，隨著設備自動化程度的提高，與時間相關的設備的故障模式只占設備所有故障模式的6％，因此基于時間的定期維修策略只對6％的設備故障模式有效。以定期維修為主結合經驗決定延長或縮短檢修周期的維修方式，取得了一定的效果。

隨著電力設備數量與日俱增，設備間關聯關系日趨復雜，社會對供電可靠性要求越來越高，安排停電檢修日益困難；配電網設備量多面廣、運行狀態復雜多變，難以及時檢測和評估配網主設備狀態，以往檢修策略更多地重視試驗數據而很少重視運行數據，無法適應日趨精益化的狀態檢修管理要求。

配電變壓器數量多，會存在不同程度的劣化、劣化、缺陷并具有家族性和隱蔽性，難以得到及時檢測和評估。因運行年限、環境、檢修等有很大差異并受多因素影響，增加了配電變壓器運行健康狀態評價的難度和復雜性，無法滿足精準化和智能化評價的更高要求。

配電變壓器安全可靠運行首先要有嚴格質量保障，還要有足夠的維護和檢修保證。雖然定期預防性檢修能夠在一定程度上預防劣化、劣化或缺陷問題所導致的故障事故事件的發生，但是很難發現潛在性、隱蔽性極強的缺陷等。故障檢修是一種被動的檢修模式，具有極大的壓力和不確定性，也容易導致過修或失修的問題。狀態檢修具有針對性和合理性，能夠有效克服定期檢修造成的過修和失修的問題，能夠防范配電設備劣化、劣化或缺陷問題的擴大化和嚴重化，是今后設備檢修發展的趨勢。

傳統上，大多通過油中溶解氣體等單一因素數據計算和分析方法來評估配電變壓器絕緣狀態，能夠較準確、可靠地發現逐步發展的變壓器潛在缺陷；利用小波網絡法、神經網絡方法、模糊聚類法、灰色聚類、支持向量機、粗糙集方法、證據推理法、貝葉斯網絡分類器等數學方法對單一因素數據進行處理、計算和分析，也能夠較準確、可靠地評估配電變壓器劣化、劣化和缺陷狀態。雖然神經網絡法利用預先自訓練和自學習的方式對高危數據進行處理和計算，受系統或參數的狀態值嚴重影響，一旦狀態發生變化就需要進行重新訓練和學習，其適應性偏弱并影響分析結果；故障樹法按照一定的規則對故障的細化分解，以剖析故障類型及其原因，需要非常細化的故障信息完整性和正確性，對潛在性故障難以發現；支持向量機法采用一定的規則對數據進行分層處理，在數據量多時容易出現誤分、錯分等問題；粗糙集和模糊理論方法在處理隨機性和模糊性數據方面有獨到的優勢，但是粗糙集只能處理離散數據，模糊理論方法沒有自學習和自適應能力；貝葉斯網絡分類方法能夠較好地處理不完備數據，但需要提供足夠完備的系統或參數的關鍵屬性數據，否則其計算和評估正確率會較低；證據推理理論能夠較好、較準確地處理冗余信息或數據，但在信息或數據之間存在相互矛盾時應用于證據的事件判別有很大的局限性。

利用經驗、單一參量或少量數據容易造成評價精確度低，進而導致過修或失修等問題。在出廠、監測、試驗、測試、巡檢、運行、計量、自動化等多源數據的融合基礎上，根據設備類型、運行工況和應用環境進行分類評估，建立基于數據驅動的配電變壓器健康狀態模型，以關鍵指標的冗余分析和相關性分析進行狀態評價，為配電變壓器的可靠運行提供技術支撐，為配電變壓器的故障發生提供風險預警。

導致配電變壓器故障的因素有絕緣受潮、鐵心故障、電流回路過熱、繞組故障、局部放電、油流放電、電弧放電、絕緣劣化和絕緣紙劣化，影響配電變壓器絕緣狀態有絕緣紙介質損耗、油中含水量、油擊穿電壓、絕緣電阻吸收比、極化指數、體積電阻率、H2含量、鐵心絕緣電阻等參量。配電變壓器差異化運維需要整體評估，而狀態評估涉及臺賬信息、巡檢信息、帶電檢測及在線監測數據、離線試驗數據等，數據量大，影響機理不同，常規評估方法側重于某些層面或指標研究，已無法滿足多維度、大數據的要求。采用大數據技術，可以全面反映主設備狀態變化并確定其特征和關鍵參量。利用出廠試驗數據、缺陷和事故記錄、定期和非定期的試驗數據等靜態數據，利用設備在線檢測的數據及實時運行信息等動態數據，包括電壓、電流、功率等實時運行信息，短路故障、雷擊跳間、家族性缺陷等故障信息，紅外測溫、密封、污穢等巡檢信息，直流電阻、絕緣電阻、油色譜、介損等停電檢測信息等狀態數據，建立變壓器、斷路器、避雷器、電容器等配網主設備的數據庫，采用大數據技術研究主設備狀態特征評估方法，闡明主設備狀態與水解、熱解的關聯關系，采用模糊C-均值聚類分析方法提取主設備狀態特征。