（电机与电器专业论文）电力变压器故障诊断及电力技术监督系统的研究.pdf

a b s t r a c t p o w e rt r a n s f o f i l l e ru n d e r t a k e st h et a s ko f v o l t a g ec o n v e r s i o na n dp o w e rt r a n s m i s s i o n ， w h i c hi so n eo fw i d e l yd i s t r i b u t e d ，e n o r m o u s l yp l e n t i f u la n de x p e n s i v ee q u i p m e n t si n t h ep o w e rs y s t e m a n di t ss a f e t ys t a t eg r e a t l yi n f l u e n c e st h es t a b i l i t ya n ds e c u r i t y l e v e lo fp o w e rs y s t e mo p e r a t i o n i t so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tw o r k sf o re l e c t r i c i t y d e p a r t m e n tt om o n i t o ra n dd e t e c tt h ep o t e n t i a lf a u l t so ft h ep o w e rt r a n s f o r m e r s d i s s o l v e dg a sa n a l y s i s ( d g a ) w h i c hi so n eo ft h em o s tu s e f u lm e a n st oa n a l y z et h e o i l f i l l e dp o w e re q u i p m e n t sc a nb ec a l l r i e do u tu n d e rt h ec o n d i t i o no fo n 1 i n e o p e r a t i o n a l t h o u g hb o t hq u a li t a t i v ea n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s e s o fd g ah a v e a c c u m u l a t e dal o to fp r a c t i c a le x p e r i e n c eo ft h es u c c e s s f u la p p l i c a t i o n ，t h em e t h o d s s t i i lh a v es o m ed e f e c t i na d d i t i o n 。r e s e a r c ha n dd e v e l o p i n go fe l e c t r i cp o w e r t e c h n i q u es u p e r v i s i n gs y s t e m ( e p t s s ) w h i c hr a i s et h es a f e t ys t a n d a r d so fo p e r a t i o n o fa l le q u i p m e n ti so n eo ft h ei m p o r t a n ti s s u e so fp o w e rs y s t e me q u i p m e n t t h e r e f o r e ， i t i so f g r e a tr e a l i s t i cs i g n i f i c a n c et os t u d ya n dr a i s et h el e v e lo fm a i n t e n a n c eo fp o w e r t r a n s f o r m e r s c o n s i d e r i n gt h ea c t u a ls i t u a t i o no ft h ep o w e rt r a n s f o r m e r sd g aa n d e l e c t r i cp o w e rt e c h n i q u e s u p e r v i s i n gs y s t e m ( e p t s s ) ，r e s e a r c ho ft h e f a u l t d i a g n o s i st e c h n o l o g yb a s e do nd g aa n di m p l e m e n t a t i o no fs o f t w a r ep l a t f o r mo f e p t s sb a s e do nb si sc o m m i t t e da n dd e e p l yd i s c u s s e di nt h i st h e s i s a i m e da tt h ei s s u e sm e n t i o n e da b o v e ，t h ec o n t e n t sa n da c h i e v e m e n to ft h i st h e s i sa r e a sf o l l o w s ： 1 an e w a l g o r i t h mc a l l e da i a - m i n i n g ( t h ed a t am i n i n ga l g o r i t h mb a s e do na d a p t i v e i m m u n ea l g o r i t h m ) i si n t r o d u c e da n da p p l i e df o rd g a b a s e di n s u l a t i o nf a u l t d i a g n o s i so fp o w e rt r a n s f o r m e r s c o m p a r e dw i t ht h ei a ( i m m u n ea l g o r i t h m ) ，t h en e w a l g o r i t h mw h i c hm a k e su s eo ft h ea d v a n t a g eo fb i - l e v e lo p t i m i z a t i o no fa i aa d ju s t s t h ep a r a m e t e r sa u t o m a t i c a ll y ：s e l e c t i n gr a t ea c l o n i n gr a d i u sra n dm u t a t i o nr a d i u sr w i t ht h eh e l po ft h em e a s u r eo fd i s t a n c eb e t w e e nt h ea n t i b o d i e s ，a n ds i m u l t a n e o u s l y s e a r c h i n gi nb o t hl a r g e ra n ds m a l l e rr e g i o n s ，a c h i e v e st h eb a l a n c eb e t w e e nt h ef a s t c o n v e r g e n c ea n dd i v e r s i t yo fp o p u l a t i o n ，w h i c he s c a p e sf r o mt h el o c a lo p t i m u m u s i n gt h en o v e la l g o r i t h m ，as i m p l i f i e dd e c i s i o nt a b l eo ft r a n s f o r m e rf a u l ti s e s t a b l i s h e de v e nf o rt h es i t u a t i o nt h a tt h ei n h e r e n tr e l a t i o n sb e t w e e nt h ef a u l t s s y m p t o m sa n df a u l tm e c h a n i c sl a c kc l a r i t y t h et e s tr e s u l t ss h o wt h ea l g o r i t h mi s s u p e r i o rt og e n e t i cp r o g r a m m i n g ( g p ) a n di e ct h r e e r a t i om e t h o d 2 a ne l e c t r i cp o w e rt e c h n i q u es u p e r v i s es y s t e mb a s e do nb si sp r o p o s e di nt h i s t h e s i s ，i n c l u d i n gt h ec o m p l e xb u tf l e x i b l em a n m a c h i n ei n t e r f a c e ，n e t w o r kd a t a b a s e ， a p p r o v a ls u b s y s t e m ，p l e n t i f u l a n d c o m p l e t e f o r m s u b s y s t e m e t c t h ew e b t h r e e - l a y e rs t r u c t u r ei si m p r o v e db yi n c r e a s i n gt w oi n t e r f a c el a y e r s ( i d a la n d i b l l ) ，w h i c hr e a l i z e st h ei s o l a t i o no fd a t aa c c e s sl a y e ra n de x e c u t i o np r o c e s s ，t h e c o u p li n gd e g r e eb e t w e e nd a l a n db l li sr e d u c e d ，a n dt h eb u r d e no fd a t a b a s ei s r e l e a s e d t h es y s t e md e v e l o p e do w n sc o m p l e t ef u n c t i o n s ，i n c l u d i n g ：i n f o r m a t i o n p u b l i s h i n ga n db r o w s i n g ，f o r m sc o l l e c t i o n ，d o c u m e n t sa p p r o v i n g ，u s e rm a n a g e m e n t ， e q u i p m e n ta n df a u l td i a g n o s i sf o rp o w e rt r a n s f o r m e r l o n gt e r mn o r m a lo p e r a t i o na n d e x c e l l e n ta p p l i c a t i o no ft h i ss y s t e mi nh e b e ip r o v i n c eu t i t l i t yd e m o n s t r a t e si t s c o r r e c t n e s sa n de f f e c t i v e n e s s k e yw o r d s ：e l e c t r i cp o w e rt e c h n i q u es u p e r v i s i n g ，b sm o d e ，p o w e r t r a n s f o r m e r , f a u l td i a g n o s i s ，d a t am i n i n g 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得丞洼太堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：马譬锄 签字日期： 岫7 年 珀争日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解丞洼太堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权丞洼太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 骤。瓠 j 导师签名： 么荡 | 签字日期：彳9 听年舌月手日 签字日期：加7 年月午日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 电力变压器故障诊断的研究和电力技术监督管理的概述 在保障国民经济快速、稳定发展过程中，电力系统所处的地位越来越重要： 一方面，经济的持续发展对电力系统的电能容量需求不断增长，电力系统中各种 电气设备的电压等级、设备容量也在逐步提高；另一方面，经济的发展对供电系 统的供电质量和可靠性提出更高的要求。 在电力系统的发展历史上，由于电力变压器或其它电气设备突发事故导致的 大规模停电灾难不仅给人们的生活带来不便，也严重阻碍了经济的发展。例如： 2 0 0 3 年8 月1 4 日的美加大停电事故导致北美地区5 0 0 0 多万人口的生活供电中 断，整个北美的电力系统在两天后才得以逐步恢复。这次美加大停电事故以及发 生在中国和其它国家的电力系统停电事故不断提醒人们：在电网格局不断扩大、 电能传输能力持续增长的情况下，电力系统中电气设备的可靠性，对整个电力系 统的安全运行具有十分重要的意义。 供电企业确保整个电力系统安全运行的核心是做好技术监督工作。电力技术 监督是从环保、化学、绝缘等诸多方面对管辖区域内相应电力设备的运行状况和 重要参数及各种指标进行监督、统计及分析，以消除设备对环境的影响及设备缺 陷和隐患，从而保证电力设备正常运行。其主要内容包括定期的各种监督数据的 收集及统计处理，文件的审批及发送，经验心得及教训的发布和交流等。同时， 由于技术监督与设备故障管理密不可分，只有二者合理配合，相辅相成，才能使 设备发挥更大效能。 在电力系统中，电力变压器担负着电网间电压变化、电能转化的功能，是电 力系统中最重要的设备之一。从各发电厂发出的电能，通过升压电力变压器将电 压升高到一定等级后送到电力网的一端，然后由电力网的另一端经过降压电力变 压器变成符合用户要求的电压等级。为了减少输电线路上的电能损耗，电力系统 必须采用高压或超高压甚至特高压输电线路输送电能。从区域电网到大区电网和 大区电网之间的互联，不仅各区域电网的主系统与分系统间需要各种电压等级和 容量的变压器连接，而且其主干网架与受端网架之间的电压等级变化也是通过电 力变压器来实现。由于油浸式电力变压器的结构设计、制造及安装缺陷或者长时 间运行导致绝缘老化等原因，变压器内部容易出现各种故障，进而直接危害到变 压器的稳定运行l lj 。 目前，当前大多数电力企业的技术监督工作还沿袭着传统邮件传送和人工处 理大量的报表数据，其缺点显而易见，如信息传递速度较慢，数据处理量较大， 不利于数据的管理、统计，很难实现信息的即时查询和共享等。为了保证电力变 第一章绪论 压器的可靠运行，避免事故的发生，常采用定期检修的方式对运行中的电力变压 器进行维护【2 j 。这种技术监督的手工处理方式和设备定期检修维护方式不可避免 地造成了人力、物力和财力的浪费。随着传感器技术、计算机技术和智能技术的 不断发展，各种智能故障诊断技术已经开始应用于电力变压器的故障诊断中，成 为变压器故障诊断的一种方便、有效的重要手段。利用网络技术实现技术监督系 统、通过对电力变压器等电气设备进行故障检测和分析诊断，从而准确、可靠地 发现这些设备中逐步发展的潜在性故障，有效地防止由此引起的重大电力事故， 实现从现行的预防性检修方式向状态检修方式转变，对实现电力系统运行上的安 全可靠性和维护上的经济性都具有十分重要的意义。 1 1 1 电力变压器故障诊断 随着国民经济的持续高速发展，各行各业对供电需求的不断增加，我国的电 网建设已从城市孤立电网，发展成为大区电网、西电东送、南北互供和全国联网 的格局，电力系统正在向超高压、大电网、大容量和自动化的方向发展。如何采 取合理的电力设施维修策略和制定科学的维修计划，以保证在不降低可靠性的前 提下节省维修费用，正成为电力部门面临的重要研究课题。 近几年来，电力行业积极应用在线监测技术开展状态维修，加强设备的常规 测试及综合分析，圾时消除了一些设备的安全隐患。根据国家电力监管委员会发 布的电力可靠性指标，全国电网2 0 0 4 年供电可靠率为9 9 8 2 ，2 0 0 5 年供电可靠 率为9 9 7 6 6 ，2 0 0 6 年供电可靠率为9 9 8 4 9 ，这与发达国家的供电可靠率 9 9 9 9 相比仍有很大的差距。电力设备故障一直是危及电网安全的主要因素，其 故障率最大的部位是电力变压器的内绝缘，主要故障特点是电力变压器绝缘老化 严重、运行环境恶劣、电力变压器制造质量差等问题| j j 。因此如何确保电力变压 器的安全运行受到了世界各国的广泛关注，如何及早发现电力变压器的潜伏性故 障，避免电力变压器停机所造成的巨大经济损失，及时、准确地确定电力变压器 的故障性质、部位和发展趋势是电力工作者十分关心的问趔4 1 。长期以来，我国 电力系统的电力设备检修策略主要采用以时间为标准的定期维修。虽然定期维修 一般可在维修时发现设备存在的缺陷，对保证设备的安全和经济运行发挥了重大 作用。但是，定期维修存在“维修过剩”和“维修不足”的缺陷，导致了维修费 用的巨大浪费和设备可靠性的下降。因此，国内对从定期维修制到状态维修制的 转变表现出了普遍的关注，有些电力部门已迈出了这一步，如大连电业局从1 9 9 2 年起就试行了定期维修到状态维修的转变，并初见成效。电力设备状态维修在我 国己酝酿了十余年，但至今仍处在学术讨论范围中i 引。状态维修是以设备的当前 实际工作状况为依据，通过先进的状态监测、可靠的评价和寿命预测等技术手段 来判断设备的状态。对故障的部位、严重程度和发展趋势做出判断，识别故障的 早期征兆，并根据分析和诊断结果，在设备性能下降到一定程度或故障将要发生 之前进行维修。通过对电力变压器定期进行预防性维护，实时监测高压设备的实 第一章绪论 际运行情况，检测与诊断其潜伏性故障或缺陷，提高诊断水平，做到有针对性的 检修维护，以达到早期预报故障，避免恶性事故发生的目的【6 7 1 。 电力变压器是电力系统最重要和最贵重的设备，其技术研究作为便携式或在 线式电力变压器故障诊断系统的核心理论支撑，它们的安全运行直接关系到电网 的供电可靠性。电力变压器故障诊断技术的研究是电力变压器状态维修的基础工 作。由于变压器是一个老化和故障机理复杂，具有不确定性的复杂系统，因此， 电力变压器故障诊断技术是一项复杂而艰巨的任务。变压器运行工况、历史运行 记录不同，同类变压器的状态就可能不相同；相同工况下不同类型变压器的状态 也可能不同。因此研究变压器状态与运行工况、历史运行记录的关系及其规律， 准确评估变压器状态，对实施变压器状态维修、降低变压器维修费用和提高变压 器可靠性具有重要的理论意义和实际应用价值1 1 。 1 1 2 电力技术监督管理 电力技术监督是监管部门从环保、化学、绝缘等诸多方面对管辖区域内相应 电力设备的运行状况和重要参数进行监督，统计及分析，以消除设备对环境的影 响及设备缺陷和隐患，从而保证电力设备正常运行。其主要内容包括定期的监督 数据的收集及统计处理，文件的审批及发送，经验心得及教训的发布和交流等。 当前很多电力企业的技术监督工作还沿袭着传统邮件传送和大量的报表数据的 人工处理，其缺点显而易见，如信息传递速度较慢，数据处理量较大，信息的即 时查询和共享实现困难等。鉴于以上问题，利用网络技术实现技术监督系统已成 为电力管理部门的当务之急。 目前电力技术监督的模式如图1 1 所示： 图1 1 电力技术监督模式 第一章绪论 1 1 相关课题的研究现状和发展 1 2 1 电力变压器故障诊断技术的现状分析 电力变压器故障诊断是利用电力变压器的特征参数对电力变压器的运行状 态及其他信息进行记录、分类和评价，制定出相应的分级策略，根据运行状态中 的故障信息，对已发生故障的电力变压器进行分析，确定电力变压器的故障类型 和故障部位，判断可能发生故障的时间、部位和严重程度。 电力变压器故障诊断所用的数据具有小样本、贫信息的特点，包含的信息量 较少，如何对此类信息进行处理和综合分析是电力变压器故障诊断技术需要重点 解决的问题。目前，在电力变压器故障诊断技术中，对变压器故障诊断的研究相 对较多。由于电力变压器故障的复杂性，其诊断过程不可能只采用单一方法，而 要综合多种方法。因此，必须从各学科中广泛探求有利于故障诊断的原理、方法 和手段，这就使得故障诊断技术呈现多学科交叉的特点。 电力变压器故障诊断的方法很多，根据d l t 5 9 6 1 9 9 6 电力设备预防试验规 程规定，常用的方法有绝缘试验、局部放电试验、绝缘油电气试验、油中溶解 气体分析( d i s s o l v e dg a s e sa n a l y s i s ，简称d g a ，工程中还称其为色谱分析) 及 其他预防性试验等。其中，油中溶解气体分析法是诊断电力变压器内部故障最主 要的技术手段，所以电力设备预防性试验规程把油中溶解气体分析法列在首 位【1 2 】。 油中溶解气体分析法作为目前电力系统中对油浸电力设备常规使用的重要 监测手段，能够及时发现电力变压器内部存在的早期故障，在以往的运行维护中 消除了不少事故隐患。据统计，我国电网中有5 0 以上的故障电力变压器是通过 该试验结果检出的。由于这一检测技术能够在无需停电的情况下进行，不受外界 电场和磁场因素的影响，因此可以定期在设备运行中对其内部绝缘状况进行诊 断，确保设备的安全运行，该方法数据可靠性高，技术成熟，从定性到定量分析 都积累了很多的经验，有利于促进由定期维修方式向状态维修方式的过渡，该方 法对于发现电力变压器内部的潜伏性故障及其严重程度十分有效。根据 g b t 7 2 5 2 2 0 0 1 变压器油中溶解气体分析和判断导则( 简称导则) ，通过分 析油中甲烷( c h 4 ) 、乙烷( c 2 h 6 ) 、乙烯( c 2 出) 、乙炔( c 2 h 2 ) 以及一氧化碳 ( c o ) 、二氧化碳( c 0 2 ) 和氢气( h 2 ) 七种组分的含量来判断并分析故障【1 3 , 1 4 】。 目前大型电力变压器，几乎都是用油来绝缘和散热，电力变压器油与油中的 纸和纸板等固体有机绝缘材料在运行电压下因电、热、氧化和局部电弧等多种因 素作用会逐渐老化、裂解，产生少量的c 1 - 1 4 、c 2 h 6 、c 2 h 4 、c 2 h e 低分子烃类以及 c o 、c 0 2 和h 2 等气体，并多数溶解在油中，电力变压器内部存在的潜伏性过热 或放电故障又会加快产气的速率。随着故障的缓慢发展，裂解出来的气体形成气 泡在油中经过对流和扩散作用，就会不断地溶解，并不断地增加。油中溶解气体 的组分和含量在一定程度上反映出电力变压器绝缘老化或故障的程度，可以作为 4 第一章绪论 反映电力设备异常的特征量。通过对运行中的电力变压器定期分析溶解于油中的 气体组分、含量及产气速率，就能够及早发现电力变压器内部存在的潜伏性故障， 判断是否会危及电力变压器的安全运行【1 5 , 1 6 。 表1 1 三比值法的编码规则 h a i s t e a d 在1 9 7 3 年发表的报告中，对油中分解的碳氢气态化合物的产生过程 进行了热动力学理论分析，认为对应于不同温度下的平衡压力，一种碳氢气体相 对于另一种碳氢气体的比例取决于热点的温度【l 丌，因此建立了如下假设：特定碳 氢气体的析出速率随温度而变化，每种气体在不同的温度下达到其最大析出速 率，在特定温度下各类气体的相对析出速率是固定的。根据这一假设，随着温度 升高，析出速率达到最大值的次序依次为：h 2 、c h 4 、c 2 h 6 、c 2 h 4 和c 2 h 2 。h a l s t e a d 假说是应用油中溶解气体比值法诊断设备故障类型并估计热点温度的理论基础。 根据这一假设，温度不同，故障点产生的各气体组份间的相对比例也不同。r o g e r s 由此选择五种特征气体的四个相对比例c h 4 h 2 ，c 2 h 6 c 2 h 4 ，c 2 h 4 c 2 h 6 和c 2 h 2 c 2 h 4 来进行故障诊断i l 圳。由于c 2 h 6 c h 4 只能反映油纸分解的极有限的温度范围， 所以在后来的国际电工委员会( i n t e r n a t i o n a le l e c t r ot e c h n i c a lc o m m i s s i o n ，简称 i e c ) 将此比值删去，修改后的- - - i ：l 值法被普遍认为是最为简明的解释【l9 1 ，此后， i e c 三比值法一直是利用d g a 结果对充油电力设备进行故障诊断的最基本的方 法。 大量实例及分析表明，三比值法存在以下不足【3 j ： ( 1 ) 三比值法推荐的编码组合由典型事故统计分析获得，由于电力变压器 内部故障非常复杂，在实际应用中常常出现不包括在表1 1 范围内编码组合所对 应的故障类型，使得判断无法进行。 ( 2 ) 只有油中气体各组分含量足够高或超过注意值，并且经综合分析确定 电力变压器内部存在故障后，才能用三比值法判断其故障性质。而对油中各气体 组分含量正常的电力变压器，其比值没有意义。如果不论电力变压器是否存在故 障，一律使用三比值法，就有可能对正常的电力变压器造成错误的判断。 ( 3 ) 在实际应用中，当有多种故障联合作用时，可能在表中找不到相应的 比值编码；同时，在三比值编码边界模糊的比值区间内的故障，往往容易误判。 ( 4 ) 三比值法不适用于气体继电器里收集到的气体分析诊断故障类型。 ( 5 ) 由于故障分类存在模糊性，一种故障状态可能引起多种故障特征，而 一种故障特征也可在不同程度上反映多种故障状态，因此三比值法不能全面反映 故障状况。 第一章绪论 总之，虽然目前三比值法应用较为广泛，但是由于故障分类本身存在模糊性， 每一组编码与故障类型之间也具有模糊性，三比值法还未能包括和反映电力变压 器内部故障的所有形态，所以它还在不断发展和积累经验，并继续进行改良，以 便更全面地反映故障信息。 近年来，人工神经网络、模糊理论、灰色系统理论和专家系统等多种智能信 息处理技术被引入电力变压器故障诊断中，获得了巨大成功，并取得了较好的效 果。 ( 1 ) 人工神经网络 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，简称a n n ) 是通过现场大量的标 准样本学习与训练，不断调整网络中的连接权值和闭值，使获取的知识隐式分布 在整个网络上，并实现网络的模式记忆。a n n 具有强大的知识获取能力，并能 有效地处理含噪声数据，具有联想、记忆、自组织、自适应、自学习、容错性等 优点，能高度映射非线性的输入输出关系。电力变压器故障诊断就是在输入数据 样本和多个故障状态之间建立联系的过程，这使a n n 适用于电力变压器内部故 障发生及发展的多过程、多故障、多模式系统的诊断，成为故障诊断的重要方法 一【2 0 - 2 3 】 “一 。 国内外研究人员在将神经网络应用于电力变压器故障诊断的过程中取得了 一定的科研成果，提出了一些新的改进方案。文献【2 4 j 采用启发式学习算法和自适 应调整学习率算法改进标准的b p 算法，建立了电力变压器故障检测的b p 网络模 型。文献【2 5 】利用k o h o n e n 自组织网络对英国n g c 约6 0 0 台电力变压器的色谱数据 进行了聚类分析，将电弧性故障和过热性故障非常简便、直观地分离开来。文献 l 2 6 采用r u m e l h a r t 附加惯性冲量技术，加快学习速度，同时采用动态调整学习率， 在一定程度上克服了b p 网络收敛速度慢和容易陷入局部极小点等问题。文献【2 7 j 以单隐含层b p 神经网络在基于d g a 的电力变压器故障诊断中的应用为例，分别 举例阐述了隐含层节点数、初始权值、训练误差、最大训练次数以及训练样本次 序对网络训练效果和泛化能力的影响。文献 2 8 1 将神经网络和模糊技术相结合，建 立隶属函数和a n n 结构。文献 2 9 】对电力变压器绝缘油中五种溶解气体分析标准 进行了神经网络效率的比较研究。文献【3 0 】提出了一种改进的自适应学习速率和动 量b p 法相结合的电力变压器故障诊断方法。文献l 3 1 j 提出了一种改进的r b f 神经 网络，并应用于电力变压器故障诊断，同时对网络输出进行了全新的分类。 研究表明，神经网络适用于难以描述故障类型与故障信号之间逻辑关系的场 合，对电力变压器进行故障诊断是一种很有前途的方法。但神经网络也存在局限 性：极易陷入局部极小点，收敛速度较慢，对奇异故障模式的判断能力差，不擅 长处理启发式知识，缺乏解释自身行为和输出结果的能力，而且目前提出的输入、 输出以及训练样本的筛选方法还处于摸索阶段，缺乏严密的理论依据。 ( 2 ) 模糊理论 模糊理论( f u z z yt h e o r y ) 是用精确的理论方法来处理过去无法用经典理论 描述的模糊事物，它能够解决经典理论所不能解决的在人脑中大量存在的非确定 第一章绪论 性语义及模糊概念的问题。 在电力变压器故障诊断中，故障现象、故障原因、故障机理以及故障分类之 间存在大量的不确定性和模糊性，由于模糊理论能够用模糊集合来反映事物的模 糊性，有效解决其模糊性和不确定性问题，为电力变压器故障诊断提供了一种较 为有效的方法。 现有的模糊诊断方法主要朝着两个方向发展：一是将模糊诊断与其他诊断方 法相结合，相辅相成；二是为模糊诊断引进自组织、自学习的功能【3 2 0 4 1 。文献【3 5 】 将模糊聚类技术引入到电力变压器油中溶解气体分析。文献1 3 6 】结合模糊聚类算法 与动态聚类算法建立了电力变压器故障树型分类模型。文酬3 7 】提出了一种适应性 模糊系统用于电力变压器初始故障检测，运用模糊推理算法建立了预备模糊诊断 系统。文献l j 驯提出了一种将概率统计和模糊数学相结合的故障诊断方法，建立了 相应的诊断模型。文献【3 州提出了一种基于模糊比值法的电力变压器故障诊断方 法，对油中溶解气体浓度的三比值边界进行模糊处理，并确立了算法的实施步骤。 文献【4 0 j 采用模糊聚类分析方法获取聚类中心，利用灰色关联分析原理，实现故障 诊断，进而提出了灰色关联分析和模糊聚类相结合的电力变压器故障诊断方法。 模糊理论中的模糊隶属函数、模糊关系方程和模糊聚类等在电力变压器故障 诊断的应用中取得了较好的效果，值得进一步深入研究。模糊理论作为一种处理 不精确信息的有效工具，毫无疑问它将有助于提高诊断系统的准确性和稳定性。 但是还应看到其不足之处，模糊理论着重研究“认知不确定性”的问题，主要是 凭经验借助于隶属函数进行处理，其研究对象具有“内涵明确、外延不明确”的 特点，而目前电力变压器发生故障时的故障现象、故障原因及故障机理之间的许 多内涵联系尚未研究清楚，所以，模糊理论在电力变压器故障诊断中具有其局限 性。 ( 3 ) 灰色系统理论 邓聚龙教授于2 0 世纪8 0 年代提出了灰色系统理论( g r e yt h e o r y ) ，它以“部 分信息已知，部分信息未知”的“小样本、贫信息、不确定性”系统为研究对象， 主要通过对部分已知信息的生成和开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行 为的正确认识和有效控制1 4 卜43 | 。 由于电力变压器故障系统中单一因素对导致故障原因的机理缺乏完备性，同 时，由于油中溶解气体相互制约关系的不确定性，发生哪类故障将产生哪类气体 没有明确的定性和定量描述。因此，电力变压器故障系统是一个典型的灰色系统。 灰色系统理论对于不确定环境下的模式识别问题具有独特性，是解决多目标决策 的有效方法之一，能够应用于电力变压器故障诊断问题。文献i 叫提出了一种面积 关联度的概念和方法，利用两曲线之间的相关面积来计算曲线之间的关联程度。 文献1 4 5 j 提出了一种电力变压器绝缘故障诊断的灰色聚类模型及分析方法，并用范 例分析验证了该模型能够用于分析故障类型和确定故障部位。文献m 】提出了群灰 色关联度的概念。文献1 47 j 将b 型关联度应用于电力变压器的故障诊断中，取得了 较好的诊断效果。文献1 4 驯详细阐述了如何将灰关联嫡应用于电力变压器故障诊 第一章绪论 断，基于融合互补的思想，将灰关联分析与信息嫡理论有机结合起来。 ( 4 ) 专家系统 专家系统( e x p e r ts y s t e m ，简称e s ) 是人工智能的一个重要分支，是一种 具有大量专门知识、能够在一定程度上模拟专家经验和推理过程的计算机程序智 能系统，根据用户提供的数据、信息或事实，运用系统中存储的专家经验或知识 进行推理判断，解决某一领域内通常需要具有专家水平的知识和经验才能解决的 复杂问题，获得的结论以供用户决策使用1 4 9 1 。 专家系统在解决难以建立数学模型，较多依赖人类专家经验知识的问题有独 特的优势，在信息不完整或不确定的情况下仍能给出较为合理的结论，因此国内 外学者从专家系统的角度去研究电力变压器故障诊断问题，并获得了广泛的应 用。目前，所开发出的专家诊断系统大都是依据d g a 数据、理化数据、电气性 能数据等从各自方向进行常规诊断，然后再进行综合分析，最后得出结论 5 0 4 2 】。 文献1 5 3 j 提出了采用基于规则的产生式方法进行知识表示，创建电力变压器的故障 诊断专家系统。文献 5 4 1 使专家系统知识库模块化，并应用于在线式电力变压器故 障诊断系统中。文献1 5 5 1 提出了利用在线获得的油气量和局部放电信号相结合来进 行故障诊断，利用模糊推理，构建了一个电力变压器在线故障诊断专家系统。 鉴于电力变压器故障诊断的专业性、经验性和复杂性，虽然人们在电力变压 器绝缘故障诊断专家系统的开发中取得了一些研究成果，但也存在一定的问题， 如知识获取的瓶颈问题；诊断推理不确定性问题；知识维护困难等。 ( 5 ) 粗糙集理论 粗糙集理论( r o u g ht h e o r y ，简称r t ) 是一种刻画不完整性和不确定性问 题的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息， 通过发现数据间隐藏的关系，揭示潜在的规律，从而提取有用的信息，简化信息 的处理过程。 为了对电力变压器故障诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简，提高诊 断效率，国内外学者将粗糙集理论引入电力变压器故障诊断中，文献【5 6 】提出了一 种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统，从历史故障数据形成的决策表出发，运 用粗糙集理论进行约简，构建专家系统知识库模型。文献【5 7 提出基于多变量决策 树的电力变压器故障诊断方法，通过粗糙集辨识矩阵确定多变量检测模式。文献 1 5 8 提出了一种基于粗糙集和神经网络相结合的故障诊断方法，利用粗糙集理论对 数据样本进行数据浓缩，提取初步的映射规则。文酬5 9 】构建了故障诊断决策表， 采用粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则，为电力变压器 故障诊断提供了有效的方法。 粗糙集理论对数据进行分析时，会遇到噪声、数据丢失、海量数据等一系列 问题。另外，粗糙集在描述属性集合中存在很大的不足，信息处理的维数和特征 计算量较大，传统粗糙集不适合处理连续属性。因此，在实际应用的过程中，粗 糙集通常与其他技术结合起来使用。 ( 6 ) 其他方法 第一章绪论 除了上述方法之外，遗传算法、小波理论等智能信息处理技术也已经应用于 电力变压器故障诊断，为电力变压器故障诊断提供了新的方法和思路唧6 。迄 今为止，对电力变压器故障诊断方法的研究还远不够完善，单一的方法均存在不 同程度的弊端，特别是在所使用的分析方法与具体诊断领域知识的有效结合方面 还存在许多问题，主要表现在：现有的诊断方法都未将诊断对象看成一个有机 的整体，大多利用诊断对象所表现出的特定信号来诊断特定类型的故障，未能有 效地考虑各种故障现象之间可能存在的相互关联。由于油中溶解气体的累积效 应和取样分析时的误差影响，目前常规的d g a 诊断方法很难在溶解气体含量较 小的情况下对故障进行分析，只有当某些特征气体含量超过“注意值”时，根据 d g a 结果的判断才被认为是有意义的，这无疑对潜伏性故障的发现和分析非常 不利。实际工作中存在很多不完整数据，现有诊断方法中缺少对该类问题的研 究。因此，电力变压器故障诊断方法仍需要进一步进行研究。 1 2 2 电力技术监督管理的研究现状和发展 基于各种方法的技术监督系统已经成功应用于电力系统中。文献【6 2 实现了 基于地理信息系统( g i s ) 的压力容器技术监督系统：文献 6 3 将基于x m l 的火 电厂监督报表处理方法应用到电厂监督管理系统；文献 6 4 6 6 设计了基于b s 模 式的电力技术监督系统，实现九个监督专业的报表汇总与统一管理功能；文献 【6 7 6 8 应用j a v a 技术结合数据挖掘等技术，实现了对火电厂的主要设备实时参 数、定期实验、定期化验以及常规项目的实时监督：文献 6 9 】和文献 7 0 】分别利 用j a v a 结合数据仓库技术，d r e a m w e a v e r 结合a s p 技术，实现了对电厂的主要 设备状况、主要参数的监视，并实现本厂和上级集团公司的信息共享；文献【7 l 】 提出了技术监督系统功能的总体设计思想分析了监督系统开发所面临的困难和 推广应用所面临的难题。 1 1 本文的工作 本文深入研究了电力变压器油中溶解气体与故障类型之间关系，分析了技术 监督的业务流程和数据流程等提出了电力技术监督系统的业务模型和功能模型， 进行了信息编码设计、数据库设计、功能模块设计和安全性设计，通过多种权限 控制和流程控制开发了基于o r a c l e 数据库技术和b s ( 浏览器服务器) 操作 方式的电力变压器故障诊断子系统，提出了以a i a 算法为基础建立电力变压器 故障诊断模型，主要研究内容如下： ( 1 ) 以d g a 数据为基础建立变压器故障诊断模型，设计一个故障诊断分 类系统的要点是如何建立故障系统的输入与输出之间存在的非线性映射模型，一 方面要提高系统的故障分类诊断性能，另一方面又要在建立模型过程中尽可能减 少在模型结构、参数等对模型性能有重要影响的因素上对人为主观因素的依赖。 第一章绪论 ( 2 ) 自适应免疫算法( a i a ) 的提出为人们提供了一个崭新的解决复杂设 计问题的强有力的工具，它通过灵活的结构表示特点和全局寻优机制实现了系统 的自动建模过程。 本文对自适应免疫算法进行了研究，并将其应用于数据挖掘中 ( a i a m i n i n g ) 。与其它方法相比，a i a 采用双层搜索机制，通过定义扩展半径 和突变半径，在较大和较小两个区域中进行多点并行搜索，并根据抗体的多样性， 相应地调节选择率口、克隆半径r 和突变半径r ，在快速收敛和保持群体多样性 以避免陷入局部最优解之间自动进行调节，使目标函数快速收敛。并将信息熵理 论应用于初始群体产生过程。基于启发式规则，本文设计了十进制编码策略，在 一定程度上降低了问题的复杂性。 ( 3 ) 提出了基于自适应免疫算法的电力变压器d g a 故障数据的诊断新方 法 ( 4 ) 根据电力技术监督系统设计原则和特点以及河北省电力试验研究院多 年的电力技术监督工作经验的积累，对技术监督信息系统进行了系统的需求分 析。同时，对本系统的核心技术以及系统的开发模式做出了一些探讨。基于n e t 技术，实现了涉及多单位、多专业的综合电力技术监督系统，具体包括：对电厂 中锅炉、汽机、热工、化学、环保、金属、电能、节能、继保、电测、绝缘11 个专业的技术监督；完成对区域电力公司管理范围内的所有电厂设备的运行状况 的动态监督和电力变压器故障诊断子系统。 第二章基于自适应免疫算法的数据挖掘方法 第二章基于自适应免疫算法的数据挖掘方法 2 1 数据挖掘的概念 数据挖掘( d a t am i n i n g ，d m ) 的概念产生于2 0 世纪8 0 年代末，在9 0 年 代获得了长足的发展，今后仍将是研究的热点领域。 、 数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能，但是无 法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺 乏挖掘隐藏在数据中的知识的有效手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。 人们需要有新的、更有效的手段对各种数据进行挖掘以发挥其潜能。数据挖掘正 是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为自动和智能地把 海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段【7 2 】。 数据挖掘通常被视为以提取有用信息为目的的“数据簇聚或“数据产生 的过程，数据为信息处理者提取新的和有用的规则服务，并能够根据已有的信息 对实际未发生行为的结果作出预测。数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先 前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则，提取的知识表示为概念( c o n c e p t s ) 、 规则( r u l e s ) 、规律( r e g u l a r i t i e s ) 、模式( p a _ t t e m s ) 等形式。这些知识