基于电气信息评估设备状态渐进变化的概率分析方法

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摘要监测电气设备状态变化, 较准确地掌握其渐进变化规律, 对实现状态检修意义重大。针对设备状态渐进变化过程, 依据电气量测信息, 提出基于概率特征的变化规律分析方法。利用偏最小二乘回归算法辨识设备状态特征参数, 解决了变量之间多重相关问题, 保证结果准确可靠;根据切比雪夫不等式, 确定检测周期内样本数量, 并采用非参数法计算设备状态特征参数的概率密度函数;通过比较不同检测周期内设备状态特征参数的概率特征差异, 分析设备状态渐进变化规律。以分析变压器绕组形变累积效应造成的漏电感参数变化为例, 验证了本文方法的有效性。

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	李建生
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关键词 ：状态检修, 概率密度, 偏最小二乘回归, 绕组变形

Abstract：To monitor the state changes and grasp the progressive information are of great significance to the realization of condition maintenance. According to electrical data, an analysis method for analyzing progressive changes of equipment state based on probability characteristics is proposed in this paper. Partial least square regression algorithm is applied to identify the characteristic parameters, which can solve the multiple correlation problem and ensure accurate results. In accordance with the Chebyshev inequality, the number of samples in the detection period is determined. And the probability density function is obtained by non-parametric method. The progressive changes are analyzed by comparing the differences of probability characteristics between different detection periods. Taking the leakage inductance changes caused by transformer winding deformation as an example, experimental results verify the effectiveness of the proposed method.

Key words： Condition maintenance probability density partial least squares regression winding deformation

收稿日期: 2013-05-27 出版日期: 2014-03-25

PACS:

TM762

基金资助:国家自然科学基金(51177091、51077087)和山东省自然科学基金(ZR2010EM055)资助项目

作者简介: 李建生男, 1986年生, 博士研究生, 研究方向为状态检修及智能变电站。梁军男, 1956年生, 教授, 博士生导师, 研究方向为电力系统运行与控制。

引用本文:

李建生, 梁军, 贠志皓, 韩学山, 张峰. 基于电气信息评估设备状态渐进变化的概率分析方法[J]. 电工技术学报, 2013, 28(10): 355-363. Li Jiansheng, Liang Jun, Yun Zhihao, Han Xueshan, Zhong Feng. Probability Analysis of Progressive Changes of Equipment State Based on Electrical Information. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(10): 355-363.

链接本文:

http://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2013/V28/I10/355

[1] 许婧, 王晶, 高峰, 等. 电力设备状态检修技术研究综述[J]. 电网技术, 2000, 24(8): 48-52.
[2] 黄建华, 全零三. 变电站高压电气设备状态检修的现状及其发展[J]. 电力系统自动化, 2001, 25(16): 56-61.
[3] 张怀宇, 朱松林, 张扬, 等. 输变电设备状态检修技术体系研究与实施[J]. 电网技术, 2009, 33(13): 70-73.
[4] 廖瑞金, 廖玉祥, 杨丽君, 等. 多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2006, 26(3): 119-124.
[5] 吴立增, 朱永利, 苑津莎. 基于贝叶斯网络分类器的变压器综合故障诊断方法[J]. 电工技术学报, 2005, 20(4): 45-51.
[6] 王永强, 律方成, 李和明. 基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法[J]. 中国电机工程学报, 2006, 26(8): 137-141.
[7] 杨丽徒, 于发威, 包毅. 基于物元理论的变压器绝缘状态分级评估[J]. 电力自动化设备, 2010, 30(6): 55-59.
[8] 黄文涛, 赵学增, 王伟杰, 等. 基于物元模型的电力变压器故障的可拓诊断方法[J]. 电力系统自动化, 2004, 28(13): 45-49.
[9] 廖瑞金, 郑含博, 杨丽君, 等. 基于集对分析方法的电力变压器绝缘状态评估策略[J]. 电力系统自动化, 2010, 34(21): 55-60.
[10] 王小华, 荣命哲, 吴翊, 等. 高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法[J]. 中国电机工程学报, 2007, 27(3): 95-99.
[11] 张镱议, 廖瑞金, 杨丽君, 等. 基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法[J]. 电工技术学报, 2012, 27(5): 13-20.
[12] 尹金良, 朱永利, 俞国勤, 等. 基于高斯过程分类器的变压器故障诊断[J]. 电工技术学报, 2013, 28(1): 158-164.
[13] 李中, 苑津莎, 张利伟. 基于自组织抗体网络的电力变压器故障诊断[J]. 电工技术学报, 2010, 25(10): 200-206.
[14] 苏永春, 汪晓明. 智能变电站全景数据采集方案[J]. 电力系统保护与控制, 2011, 39(2): 75-78.
[15] 项文强, 张华, 王姮, 等. 基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用[J]. 电力系统保护与控制, 2011, 39(8): 100-103.
[16] 辛建波, 廖志伟. 基于Multi-agents的智能变电站警报处理及故障诊断系统[J]. 电力系统保护与控制, 2011, 39(16): 83-87.
[17] 杨良军, 熊小伏, 张媛. 基于灰色关联度和理想解法的电力设备状态维修策略[J]. 电力系统保护与控制, 2009, 37(18): 74-78.
[18] 王茂海, 鲍捷, 齐霞, 等. 基于PMU实测数据的输电线路参数在线估计方法[J]. 电力系统自动化, 2010, 34(1): 25-27.
[19] 陈俊, 颜伟, 卢建刚, 等. 考虑多时段量测随机误差的变压器参数抗差估计方法[J]. 电力系统自动化, 2011, 35(2): 28-33.
[20] 王茂海, 齐霞, 牛四清, 等. 基于相量测量单元实测数据的变压器参数在线估计方法[J]. 电力系统自动化, 2011, 35(13): 61-65.
[21] William G Hurley David J Wilcox. Calculation of leakage inductance in transformer windings[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 1994, 9(1): 121-126.
[22] E Arri, A Carta, F Mocci, et al. Diagnosis of the power transformer windings via on-line stray inductance measurement[J]. IEEE Transactions on Instrumentation Measurement, 1993, 42(2): 372-378.
[23] 李朋, 张保会, 郝治国, 等. 基于电气量特征的变压器绕组变形监测技术现状与展望[J]. 电力自动化设备, 2006, 26(2): 28-32.
[24] 郝治国, 张保会, 李朋, 等. 漏电感参数辨识技术在线监测变压器绕组变形[J]. 高电压技术, 2006, 32(11): 67-70.
[25] 王文圣, 丁晶, 赵玉龙, 等. 基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究[J]. 中国电机工程学报, 2003, 23(10): 17-21.
[26] 毛李帆, 江岳春, 龙瑞华, 等. 基于偏最小二乘回归分析的中长期电力负荷预测[J]. 电网技术, 2008, 32(19): 71-77.
[27] 郑建辉, 陈钰, 孟昭勇, 等. 电网电压质量评估的概率统计分析方法应用研究[J]. 电力系统保护与控制, 2009, 37(8): 58-62.
[28] 诸兵. 基于短路电抗分析的变压器绕组变形在线诊断[D]. 成都: 西南交通大学, 2007.