王菲菲 羅日成 劉從法 吳 瑩 蔣 瓊
(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410014)
長期以來,變壓器的運行狀況都是通過定期維修來判斷,這種“到期必修”的維修方式,容易出現(xiàn)“過修”和“欠修”狀態(tài)。因此,在電力系統(tǒng)高可靠性和經(jīng)濟性的迫切要求下,狀態(tài)維修取代定期維修已成為電力變壓器維修方式的必然發(fā)展趨勢。對變壓器的運行狀態(tài)進(jìn)行合理評價是狀態(tài)維修的重要依據(jù)。
目前,變壓器的狀態(tài)評價受到國內(nèi)外很多學(xué)者的關(guān)注。文獻(xiàn)[3]提出了 0-100分的評分機制,考慮了靜態(tài)分值和動態(tài)分值兩個指標(biāo),但評分中使用簡單的比值法不利于對未來檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確判斷。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用證據(jù)理論對特征量進(jìn)行融合,但沒有考慮到各個證據(jù)體之間的相互關(guān)聯(lián),降低了評價結(jié)果的準(zhǔn)確度。文獻(xiàn)[8]采用灰靶理論進(jìn)行評估,提高了評價的可信度和準(zhǔn)確性,但由于AHP確定權(quán)重計算量大,數(shù)據(jù)量大時難以達(dá)到一致性。
針對上述問題,考慮到變壓器狀態(tài)信息的多層次性、多因素性,分別采用 G1法和隸屬度函數(shù)法計算內(nèi)涵性權(quán)重和結(jié)構(gòu)性權(quán)重,利用組合賦權(quán)法將變壓器狀態(tài)各指標(biāo)有機結(jié)合在一起,使得變壓器狀態(tài)評估信息間權(quán)重的分配更加合理、客觀。然后建立了兩級綜合評判模型實現(xiàn)了變壓器狀態(tài)的分層多級綜合評判。
通過對變壓器各項信息分析,掌握了其真實情況后,將變壓器狀態(tài)分2級評價,提出變壓器狀態(tài)待評價各分項指標(biāo),如表1所示。
表1 待評價各分項指標(biāo)
1)用G1法確定指標(biāo)的序關(guān)系[1]
2)專家給出相鄰指標(biāo) Xk-1與 Xk重要性程度之比 rk的理性賦值, rk= Xk-1Xk。rk首先由各個專家獨自判定,然后取其平均值。對于指標(biāo)數(shù)量較大時,可以取最次要指標(biāo) rm= 1 。其中,rk的取值可以參考表2。
表2 比例標(biāo)度及含義
3)若專家給出了 rk的理性賦值,則準(zhǔn)則層下第m個指標(biāo)對該準(zhǔn)則層的G1法權(quán)重ωm,1為
4)由權(quán)重ωm,1可得第m-1,m-2,…,3,2個指標(biāo)的權(quán)重計算公式為
ω1=為各指標(biāo)的內(nèi)涵性權(quán)重向量。
2)定義各指標(biāo)的結(jié)構(gòu)性權(quán)重為
由(4)式可知,對于某一指標(biāo),當(dāng) λi=0時,ωi,2=1,而其他指標(biāo)的權(quán)重則為0。
內(nèi)涵性權(quán)重反映了專家的經(jīng)驗,不能反映指標(biāo)的變化,權(quán)數(shù)確定后不會變動;結(jié)構(gòu)性權(quán)重指標(biāo)的權(quán)數(shù)與指標(biāo)值密切相關(guān),隨著指標(biāo)的變化而變動。通過(5)式的組合賦權(quán),使得專家的經(jīng)驗和指標(biāo)的實際情況有機結(jié)合起來,進(jìn)而實現(xiàn)了權(quán)重在各指標(biāo)間的合理分配。
如表1所示,變壓器狀態(tài)待評價各分項指標(biāo)共13項,分為3類,因此我們先對每一類進(jìn)行綜合評判,將其結(jié)果看成是一個單因素評判,而這三類指標(biāo)看成三個因素并賦予權(quán)重 A,進(jìn)行第二級綜合評判[4]。
通過計算各類指標(biāo)的隸屬度,可得到如下模糊綜合評價矩陣:
式中,n為指標(biāo)數(shù);m為質(zhì)量等級數(shù); Ri為第 i項指標(biāo)的單因素評價。
將μij進(jìn)行歸一化處理:
評價結(jié)果為
其中,ω為綜合權(quán)重矢量,B為模糊綜合評價結(jié)果向量。
其中, Bi是第i類指標(biāo)評判的結(jié)果,而C是類之間的綜合評判結(jié)果。
下面根據(jù)某 220kV主變的一次預(yù)防性試驗記錄、運行中絕緣油特性技術(shù)資料[2]對其運行狀態(tài)進(jìn)行評判。
部分預(yù)試數(shù)據(jù):工頻交流耐壓絕緣電阻 8000 MΩ(32℃時),吸收比1.5(沒有做極化指數(shù)試驗);泄露電流22μA;主變本體介損值為0.33%(32℃時);直流電阻不平衡系數(shù)為0.9%(30℃時)。
經(jīng)過整理后絕緣油試驗數(shù)據(jù)見表3所示。
表3 絕緣油試驗數(shù)據(jù)
計算步驟如下:
第一步以變壓器一級評價為例,根據(jù) G1法綜合一些專家的意見,對評價指標(biāo)建立如下序關(guān)系:試驗項目>運行工況>檢修指標(biāo)。
第二步各個專家獨自判定然后取其平均值,確定指標(biāo)之間的相對重要程度: r2= 1 .8, r3= 1 .6。
第三步根據(jù)式(1)、式(2)可得
ωi,1為步驟一所確定的序關(guān)系所對應(yīng)的指標(biāo)內(nèi)涵性權(quán)重,如ω1,1為試驗項目的內(nèi)涵性權(quán)重。即一級指標(biāo)的內(nèi)涵性加權(quán)向量為 ω1= ( 0.5255,0.2920,0.1825)。
第四步同理,可求得變壓器狀態(tài)二級指標(biāo)的內(nèi)涵性加權(quán)向量,分別為
第五步本文中將變壓器狀態(tài)統(tǒng)一劃分為:良好狀態(tài)、較好狀態(tài)、一般狀態(tài)和注意狀態(tài),并建立單個指標(biāo)對這四種狀態(tài)的隸屬度函數(shù),最終求得試驗項目、檢修指標(biāo)和運行工況的評判矩陣。
采用隸屬函數(shù)法[2]對該變壓器的試驗項目二級指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可得試驗項目二級指標(biāo)結(jié)構(gòu)性加權(quán)向量為
同理
第六步根據(jù)式(5)可得待評價二級指標(biāo)的綜合權(quán)重向量
第七步將該變壓器各項試驗數(shù)據(jù)代入隸屬度函數(shù),可以得到相應(yīng)的隸屬度。對二級指標(biāo)隸屬度數(shù)列用步驟六所得到的權(quán)重向量進(jìn)行加權(quán)平均后可得到相應(yīng)的二級指標(biāo)隸屬度。采用隸屬函數(shù)法對變壓器狀態(tài)二級指標(biāo)隸屬度分析可得到一級指標(biāo)結(jié)構(gòu)性加權(quán)向量ω2為
第八步根據(jù)式(5)可得變壓器狀態(tài)一級指標(biāo)綜合權(quán)重向量
第九步將步驟5得到的評判矩陣和步驟6、8得到的綜合權(quán)重向量代入式(8)和式(9),可分別求得一級評判結(jié)果和二級評判結(jié)果。評判結(jié)果分別為
第十步對綜合評判結(jié)果進(jìn)行加權(quán)處理,用1,2,3,4分別代表良好狀態(tài)、較好狀態(tài)、一般狀態(tài)和注意狀態(tài),對評判結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均得 V = 1 .8169。V介于1和2之間,更接近于2,所以該變壓器的整體狀態(tài)介于“良好狀態(tài)”和“較好狀態(tài)”之間,且更接近于“較好狀態(tài)”。同理,對一級評判結(jié)果進(jìn)行加權(quán)處理后,可得 V1= 1 .8007, V2= 1 .9117,V3= 1 .6809??梢?V1, V2, V3均介于1和2之間且更接近于 2,所以分別從試驗項目、檢修指標(biāo)、運行工況方面可以看出此變壓器運行狀態(tài)較好。這與文獻(xiàn)[2]的判斷結(jié)果是一致的,且更接近實際情況,對狀態(tài)檢修現(xiàn)場具有重要的指導(dǎo)意義。
由以上計算結(jié)果看出,該方法不僅考慮了專家的主觀權(quán)重,解決了AHP判斷矩陣一致性檢驗的問題,而且確定了各指標(biāo)間的動態(tài)權(quán)重,得出了比較科學(xué)的權(quán)重系數(shù)。針對變壓器信息繁多和復(fù)雜的特點,建立了兩級綜合評判模型。該方法將相關(guān)狀態(tài)參量有機的結(jié)合起來,對變壓器運行狀態(tài)的正確評估作出了積極的探索,對變壓器的故障診斷和狀態(tài)檢修現(xiàn)場實踐具有重要的指導(dǎo)意義。該方法投入工程實際后,經(jīng)檢驗具有準(zhǔn)確實用、計算結(jié)果明確、易于推廣等特點,基本適應(yīng)目前變壓器狀態(tài)評價水平和要求。
[1]遲國泰,祝志川,張玉玲.基于熵權(quán)-G1法的科技評價模型及實證研究[J].科學(xué)學(xué)研究,2008,26(6):12-13.
[2]王謙.基于模糊理論的電力變壓器運行狀態(tài)綜合評估方法研究[D].重慶:重慶大學(xué),2005:43-54.
[3]WANG M, VANDERMAAR A J, SRIVASTAVA K D.Review of Condition Assessment of Power Transformers in Service[J]. IEEE Electrical Insulation Magazine,2002, 18(6):12-25.
[4]楊綸標(biāo),高英儀.模糊數(shù)學(xué)原理及應(yīng)用[M].廣州:華南理工大學(xué)出版社,2001:144.
[5]TANG W H, SPURGROR K, WU Q H, et al. An Evidential Reasoning Approach to Transformer Condition Assessments[J]. IEEE Transactions on Power Delivery,2004,19(4):1696-1731.
[6]劉有為,李光范,高克利等.制訂《電氣設(shè)備狀態(tài)維修導(dǎo)則》的原理框架[J].電網(wǎng)技術(shù),2003,27(6):64-67,76.
[7]李連結(jié),姚建剛,龍立波等.組合賦權(quán)法在電能質(zhì)量模糊綜合評價中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動化,2007,31(4):56-60.
[8]鄭玲峰,王建元,白志亮等.用改進(jìn)的灰靶理論評價變壓器狀態(tài)[J].中國電力,2011,44(1):28-29.
[9]Yann-Chang Huang, Hong-Tzer Yang, Ching-Lien Huang. Developing a new transformer fault diagnosis system through evolutionary fuzzy logic[J]. IEEE Transactions on Power Delivery,1997,12(2):761-767.
[10]杜林,袁蕾,熊浩等.電力變壓器運行狀態(tài)可拓層次評估[J].高電壓技術(shù),2011,37(4):897-902.
[11]吳建鋒,劉卓明.基于綜合權(quán)重的變壓器狀態(tài)評估[J].廣東電力,2009,22(9):9-10.
[12]Agou S, et al. Increasing the reliability of online insulation condition assessment of MV-HV equipment[J]. Electricity Today,2000,12(6):22-27.
[13]Qian Z, Yan Y. Fuzzy synthetic method for life assessment of power transformer[J].IEE Proc-Sci Meas Technol,2004,151(3):175-180.
[14]賈衛(wèi)軍.基于組合賦權(quán)的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型及其專家系統(tǒng)[D].北京:華北電力大學(xué),2009:20-21.