模糊理论在电力变压器绝缘老化诊断中的应用

模糊理论在电力变压器绝缘老化诊断中的应用

刘旭飞韩望龙刘艳鹏

（国网山西省电力公司检修分公司山西省030032）

摘要：研究表明，变压器绝缘老化是影响变压器运行状态和寿命长短的最主要因素。大量变压器历史运行数据表明，在良好的运行条件下服役多年甚至是接近或者超过使用年限的变压器其绝缘性能仍然良好，并能继续稳定运行多年。因此，变压器绝缘状态的好坏决定其能否可靠运行，准确评估变压器绝缘老化程度并及时发现问题是保障其安全稳定运行的重要手段。为有效评估变压器绝缘老化状态，提出了基于模糊理论的绝缘老化评价模型。

关键词：模糊理论；电力变压器；绝缘老化诊断；应用

1引言

常见的单一检测方法如检测绝缘纸聚合度需在变压器停电的情况下才能完成并且需由厂家带回试验，试验周期较长；再如PDC（极化/去极化电流）和RVM（回复电压法）这类无损测量的检测方法对试验场地环境以及仪器都有着严格的标准，目前的变电站内无法大范围推广。以上这些方法给现在的电力设备运维检修部门带来不便。因此考虑到实用性和准确性，提出以电力检修部门常规的不停电检测方法为基础，以模糊数学理论为桥梁，构建一个油浸式变压器绝缘老化状态的评判模型。

2电力变压器绝缘老化机理

油浸式电力变压器大多使用A级绝缘，其内部绝缘材料主要包括变压器油、绝缘纸和绝缘纸板。变压器油填充整个变压器内部，起到绝缘和散热的作用；绝缘纸和绝缘纸板用作变压器内部线圈匝间与相间绝缘、铁轭绝缘、垫脚绝缘、支撑绝缘等。所有绝缘材料有一定的机械强度或电气强度，机械强度是指绝缘承受机械荷载(张力、压力、弯曲等)的能力，电气强度(或称绝缘强度)是指绝缘抵抗电击穿的能力。变压器长期运行中，受大气条件和其他物理化学作用的影响，绝缘材料的机械强度和电气强度逐渐衰退的现象，称为绝缘老化。变压器内部绝缘老化过程中会产生多种物质，且这些物质内部相关的物理参数也会相应改变，这些参数都可以作为推断绝缘老化程度的辅助依据。

3模糊理论的概述

在集合论的基础上，模糊（FuzzySet）理论由美籍伊朗著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年被首次提出，并作为经典Cantor集合理论的一种推广，迄今已经发展成为一个较为完善的数学分支，在系统控制、人工智能等很多领域都得到了较为广泛的应用。在经典的数学理论中，特征函数只能取0和1两个值。而在模糊集合中，特征函数的取值范围从经典集合中的两个值转化为[0,1]区间内的连续值，这种变化反映了事物发展的渐变性，为了区分两者，将模糊集合的特征函数称为隶属度函数，因此这种方法可以更好适应不确定性问题的研究。在一般情况下，很多事物自身就具有不同程度的模糊性，或者由于已知判断信息不足造成的模糊，很多集合之间也不符合“非此即彼”的关系，而是存在于“彼”与“此”的中间过渡环节，这就导致了对目标对象划分的模糊性，采用模糊集合理论的信息处理方法对于这类问题的研究提供了很大的方便。

4基于模糊理论的变压器绝缘老化诊断模型

4.1模糊综合评判的评判过程

在变压器内部绝缘老化评判中，每个因素的变化都会对绝缘老化产生影响，但单一因素的判别太过于片面，实际上多个因素共同影响才造成变压器绝缘老化，每个因素之间存在相互交叉，因此最后的评判结果是多特征的评判综合起来的结论，这也就是模糊综合评判的核心内容。模糊综合评判包含以下三要素：

（1）因素集，即评价种类集合S={s1，s2，s3，s4}。其中S1=[油中糠醛含量]；S2=[ρCO/ρCO2]；S3=[油酸值]；S4=[油中含水量]。

（2）评判集，即最后的评判结果集合F={f1，f2，…，fn}。一般对于绝缘状态只默认分为“好”与“不好”2种，但是诸如这样的评判太过于绝对和笼统，无法体现事物的客观性。从时间上看，变压器内部绝缘老化是一个缓慢的过程，但从数学角度上来看其老化的过程与某个模糊分布非常相似，因此根据变压器绝缘老化机理和现场实际情况，将绝缘状态分为4种，分别为：f1=[绝缘良好]；f2=[轻度老化]；f3=[中度老化]；f4=[重度老化]。其中，f1代表变压器内部绝缘良好可以正常运行；f2代表变压器可以继续运行，加强日常巡视；f3代表变压器继续运行，但可能存在较大风险，建议安排停电检修，查看变压器内部是否存在绝缘故障；f4代表变压器内部绝缘老化严重，需要立即停止运行并进行大修或更换绝缘部件。

（3）构造模糊关系矩阵R，即单个指标的评判结果，是单因素对评判集内元素的隶属度。

4.2权重向量A的确定

在模糊综合评判法中，权重代表了每个评判指标的重要程度，在文中它代表每个检测指标的贡献度和作用大小。但是文中选择的4个指标没有明确的数据能说明各自的正确度或者重要程度，采取的是专家评价法来确定各自的权重。

4.3隶属函数的确定

隶属度函数是模糊集合的特征函数，它是模糊集合应用于现实问题的基础，也可以说，模糊集合通过隶属度函数描述目标问题，通过隶属程度描述差异的渐进性变化，由此可见正确地构造隶属函数是通过模糊集合解决现实问题的关键。传统的解决问题的方法依赖于研究对象精准的数学模型，但是由于模糊集研究的对象具有“模糊性”，而针对此类“模糊性”的研究依赖于对象目标的物理特性，需要人们以自身的理解及经验向它的概念及规则靠拢，因此隶属度的计算方法是不统一的，并且带有很大程度的主观性。但是它必须遵守一些基本原则，实际应用中构建的隶属函数或模糊集表达式必须要反映客观实际，对于已有的模糊集分布函数，函数中参数的设置也必须要结合实际问题进行调整。不同类型的隶属度函数对最终评价结果影响很大，我们需要针对数据的分布特点选择合适的隶属度函数，根据因变量随自变量的发展态势确定函数的节点及参数。常见的模糊分布类型包含矩阵型、梯形型、K次抛物线型、正态型、柯西型、岭型等，每一种又可以分为戒上形、中间型、戒下形，又或者称为偏小型、偏大型、中间型三种形式。鉴于绝缘状态变化是缓慢的过程，比较各种常见的模糊分布后选取岭型模糊分布作为隶属函数的模型。

参考文献

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