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        基于多源數(shù)據(jù)融合處理的輸變電設(shè)備狀態(tài)動態(tài)評估模型

        2021-03-18 12:34:12周浩茅曉鵬賈晶
        電力大數(shù)據(jù) 2021年12期
        關(guān)鍵詞:監(jiān)測數(shù)據(jù)修正指標(biāo)體系

        周浩,茅曉鵬,賈晶

        (國網(wǎng)上海市電力公司檢修公司,上海 201204)

        作為狀態(tài)檢修策略的基礎(chǔ)技術(shù)和理論依據(jù),狀態(tài)評估是通過信息采集、處理、綜合分析得到對輸變電主設(shè)備的整體運行狀態(tài)的全面客觀評價[1-3]。但當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境提供了更多樣化的電力業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),輸變電設(shè)備的狀態(tài)評估數(shù)據(jù)來源不再局限于單次試驗數(shù)據(jù),巡視數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)等都能作為狀態(tài)評估依據(jù),如何挖掘更多的評估數(shù)據(jù)價值是提升狀態(tài)評估準(zhǔn)確性的重要目標(biāo);與此同時,泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的深入推進(jìn)引發(fā)了在線監(jiān)測、實時評估等智能化要求,在線、實時評估是一個動態(tài)的過程,但現(xiàn)階段大部分狀態(tài)評估研究都圍繞靜態(tài)評估模型展開[4-6]。基于此,如何充分挖掘各類電力業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)價值,建立更綜合完善的評估體系以及可動態(tài)更新的綜合評估模型,是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下亟須解決的問題。

        目前針對輸變電設(shè)備的狀態(tài)評估主要集中在兩個方面:一是側(cè)重于在綜合評估指標(biāo)體系基礎(chǔ)上建立評估模型;二是側(cè)重更科學(xué)的評估方法。文獻(xiàn)[7-9]以電力變壓器為對象,研究了多層次評估模型和區(qū)間層次法的評估模式,但其對象局限于變壓器且計及試驗數(shù)據(jù)以外的信息指標(biāo);文獻(xiàn)[10-12]針對輸變電設(shè)備多級模糊評估的狀態(tài)評估方法,但仍針對傳統(tǒng)靜態(tài)模型展開分析;文獻(xiàn)[13-15]提出大數(shù)據(jù)技術(shù)下輸變電設(shè)備多的狀態(tài)評估方法,但仍研究側(cè)重于平臺流程而非具體評估模型。

        基于以上問題,本文以輸變電設(shè)備為研究對象,針對電力業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,針對數(shù)據(jù)的時段變化特征建立具體量化指標(biāo),從而建立計及多來源數(shù)據(jù)價值的三層級綜合評價指標(biāo)體系;考慮設(shè)備對象的物理量變化和指標(biāo)的數(shù)量變化兩大變化特征,通過分層級的動態(tài)權(quán)重分配,建立設(shè)備的動態(tài)評估模型;最后通過屬性區(qū)間識別進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的動態(tài)綜合評估。

        1 基于多源數(shù)據(jù)融合處理的狀態(tài)評估指標(biāo)體系

        1.1 計及多源數(shù)據(jù)的三層級綜合評估體系

        目前,尚沒有統(tǒng)一的指標(biāo)體系用于輸變電設(shè)備的狀態(tài)評估。最為廣泛應(yīng)用于狀態(tài)評估的數(shù)據(jù)一般為設(shè)備的歷史檢修試驗數(shù)據(jù)[16-18],為充分利用當(dāng)前存在于電力業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的海量信息和多源數(shù)據(jù),我們在試驗數(shù)據(jù)評估之外,加入巡視數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)兩大類型數(shù)據(jù),一方面保證了評估數(shù)據(jù)來源的廣泛性,另一方面也彌補(bǔ)了部分設(shè)備存在試驗數(shù)據(jù)不足的情況。

        (1)試驗數(shù)據(jù)評估指標(biāo)體系

        輸變電設(shè)備試驗主要分為特性試驗和絕緣試驗,不同設(shè)備的試驗項目不一,但又存在共同之處,通過類型層、項目層、指標(biāo)層建立試驗數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系如下圖所示。

        圖1 試驗數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系Fig.1 Index system of test data

        (2)巡視數(shù)據(jù)評估指標(biāo)體系

        輸變電設(shè)備巡視內(nèi)容一般包括外觀檢查、運行工況檢查。其中外觀檢查一般包括設(shè)備部件結(jié)構(gòu)、聲音等內(nèi)容,運行儀表檢查則主要針對設(shè)備現(xiàn)場的各種指針儀表數(shù)據(jù)檢查。通過類型層、項目層、指標(biāo)層建立巡視數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系如下圖所示。

        圖2 巡視數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系Fig.2 Index system of inspection data

        (3)監(jiān)測數(shù)據(jù)評估指標(biāo)體系

        電力系統(tǒng)各個應(yīng)用平臺中存在著海量的實時監(jiān)測數(shù)據(jù),其中SCADA系統(tǒng)對設(shè)備的電流、電壓進(jìn)行實時在線監(jiān)測,以及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常運行狀況。監(jiān)測數(shù)據(jù)的評估指標(biāo)可以從單位周期內(nèi)的電流電壓變化率來表征,單位周期取值5min,指標(biāo)如式(1)式(2)所示。

        單位時段電流突變率xJ1:

        (1)

        單位時段電壓突變率xJ2:

        (2)

        式中:tJ為選取的監(jiān)測數(shù)據(jù)評估時間點,[(tJ-5),tJ]表示周期5min的評估時段;Imax[(tJ-5),tJ]、Umax[(tJ-5),tJ]分別為評估時段內(nèi)的最大監(jiān)測電流、最大監(jiān)測電壓;Imin[(tJ-5),tJ]、Umin[(tJ-5),tJ]分別為評估時段內(nèi)的最小監(jiān)測電流、最小監(jiān)測電壓;Iave[(tJ-5),tJ]、Uave[(tJ-5),tJ]分別為評估時段內(nèi)的平均監(jiān)測電流、平均監(jiān)測電壓。

        通過類型層、項目層、指標(biāo)層建立監(jiān)測數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系如下圖所示。

        圖3 監(jiān)測數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系Fig.3 Index system of monitoring data

        綜合試驗數(shù)據(jù)、巡視數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)三類型評估指標(biāo),構(gòu)建輸變電設(shè)備的三層級綜合評價指標(biāo)體系,從而對輸變電設(shè)備展開全面量化評估。

        1.2 考慮數(shù)據(jù)多時段動態(tài)變化特征的量化修正

        在已建立的三層級綜合評價指標(biāo)體系中,試驗數(shù)據(jù)試驗次數(shù)的不同、巡視數(shù)據(jù)巡視次數(shù)的不同、監(jiān)測數(shù)據(jù)監(jiān)測時段的不同都應(yīng)在評估結(jié)果中有不同的體現(xiàn),因此在構(gòu)建具體量化指標(biāo)時,應(yīng)充分考慮時段動態(tài)變化這一特性。

        在各項評估指標(biāo)中,部分為有量綱指標(biāo)部分為無量綱指標(biāo),部分為極大型指標(biāo)部分為極小型指標(biāo),為統(tǒng)一評價標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)極值差對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化計算[19]:

        式中,xi為指標(biāo)原始值;maxi為原指標(biāo)值可能出現(xiàn)的最大值;x′i為原指標(biāo)值可能出現(xiàn)的最小值;mini為無量綱化后的指標(biāo)值;[U1,U2]為中間型指標(biāo)的最佳區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)的取值范圍限于[0,1]。

        (1)考慮試驗次數(shù)變化的試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)修正

        在試驗數(shù)據(jù)的評估指標(biāo)體系中,考慮試驗次數(shù)以及試驗日期遠(yuǎn)近對設(shè)備最終狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性,取最近兩次的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,同時通過試驗時間間隔進(jìn)行指標(biāo)值修正,修正計算過程如下:

        (3)

        式中,x″Si為試驗指標(biāo)xSi標(biāo)準(zhǔn)化后的修正值;x′Si1為最近1次試驗中指標(biāo)xSi1的標(biāo)準(zhǔn)化值;αSi1為最近1次試驗中指標(biāo)xSi1的修正系數(shù);timxSi2為最近1次試驗中指標(biāo)xSi1距今試驗?zāi)陻?shù),不足1年以1計算;x′Si2為最近2次試驗中指標(biāo)xSi2的標(biāo)準(zhǔn)化值;αSi2為最近2次試驗中指標(biāo)xSi2的修正系數(shù);timxSi2為最近2次試驗中指標(biāo)xSi2距今試驗?zāi)陻?shù)。由于不同試驗次數(shù)中的試驗項目不一,需再考慮考慮不同試驗中指標(biāo)數(shù)量變化的影響,因此簡化后的試驗數(shù)據(jù)評估指標(biāo)的修正公式如式(4):

        (4)

        (2)考慮巡視天數(shù)變化的巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)修正

        在巡視數(shù)據(jù)的評估指標(biāo)體系中,考慮巡視次數(shù)以及巡視日期遠(yuǎn)近對設(shè)備最終狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性,取最近三次的巡視數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,同時通過巡視時間間隔進(jìn)行指標(biāo)值修正,修正計算過程如下:

        (5)

        式中,x″Xi為巡視指標(biāo)xXi標(biāo)準(zhǔn)化后的修正值;x′Xi1為最近1次巡視中指標(biāo)xXi1的標(biāo)準(zhǔn)化值;αXi1為最近1次巡視中指標(biāo)xXi1的修正系數(shù);timxXi1為最近1次巡視中指標(biāo)xXi1距今巡視月份數(shù),不足1月以1計算;x′Xi2為最近2次巡視中指標(biāo)xXi2的標(biāo)準(zhǔn)化值;αXi2為最近2次巡視中指標(biāo)xXi2的修正系數(shù);timxXi2為最近2次巡視中指標(biāo)xXi2距今巡視月份數(shù);x′Xi3為最近3次巡視中指標(biāo)xXi3的標(biāo)準(zhǔn)化值;αXi3為最近2次巡視中指標(biāo)xXi3的修正系數(shù);timxXi3為最近2次巡視中指標(biāo)xXi3距今巡視月份數(shù)。簡化后的巡視數(shù)據(jù)評估指標(biāo)的修正公式如式(6):

        (6)

        (3)考慮監(jiān)測時段變化的監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)修正

        在監(jiān)測數(shù)據(jù)的評估指標(biāo)體系中,根據(jù)文中建立的變化率指標(biāo),變化周期取值5min,間隔較短,相鄰幾次的監(jiān)測次數(shù)對設(shè)備最終狀態(tài)的評價準(zhǔn)確性影響差別不大,可取采用等值修正系數(shù)進(jìn)行計算。取最近三次的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,修正計算過程如下:

        (7)

        式中,x″Ji為監(jiān)測指標(biāo)xJi標(biāo)準(zhǔn)化后的修正值;x′Ji1為最近1次監(jiān)測指標(biāo)xJi1的標(biāo)準(zhǔn)化值;αJi1為最近1次監(jiān)測指標(biāo)xJi1的修正系數(shù);x′Ji2為最近2次監(jiān)測指標(biāo)xJi1的標(biāo)準(zhǔn)化值;αJi2為最近2次監(jiān)測指標(biāo)xJi2的修正系數(shù);x′Ji3為最近3次監(jiān)測指標(biāo);xJi3的標(biāo)準(zhǔn)化值;αJi3為最近2次監(jiān)測指標(biāo)xJi3的修正系數(shù)。簡化后的監(jiān)測數(shù)據(jù)評估指標(biāo)的修正公式如式(8):

        (8)

        2 基于分層級動態(tài)權(quán)重分配的輸變電設(shè)備狀態(tài)評估模型

        2.1 考慮設(shè)備對象物理量變化和指標(biāo)數(shù)量變化的動態(tài)評估模型

        當(dāng)面向不同的輸變電設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評估時,其對應(yīng)的指標(biāo)體系需根據(jù)具體設(shè)備進(jìn)行針對性調(diào)整,例如變壓器絕緣試驗項目占比大、斷路器則特性試驗項目占比大,甚至當(dāng)變壓器絕緣方式不同時(油絕緣或氣體絕緣),評估指標(biāo)的相應(yīng)物理量也需對應(yīng)變動;另一方面,隨著評估時間節(jié)點的變化,試驗數(shù)據(jù)量、巡視數(shù)據(jù)量都存在實時性的變化,相應(yīng)地,其涉及的指標(biāo)數(shù)量也會變化,反映在最終的評估模型中,即評估最終的指標(biāo)數(shù)量存在動態(tài)變化的特性,因此指標(biāo)權(quán)重量也存在動態(tài)變化的特性,在建立狀態(tài)評估模型時需要充分考慮這一變化特性。

        試驗數(shù)據(jù)的綜合指標(biāo)評價值為:

        (9)

        巡視數(shù)據(jù)的綜合指標(biāo)評價值為:

        (10)

        監(jiān)測數(shù)據(jù)的綜合指標(biāo)評價值為:

        (11)

        三層級評價體系的綜合指標(biāo)評價值為:

        C∑=βSCS+βXCX+βJCJ

        (12)

        其中,CS、CX、CJ分別為試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)、巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)的綜合評估值;βS、βX、βJ分別為試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)、巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)在三層級評價體系中的對應(yīng)權(quán)重;C∑為三層級評價體系的綜合評估值。

        2.2 基于AHP的分層級動態(tài)權(quán)重分配

        以所建立的三層級輸變電設(shè)備狀態(tài)評估綜合指標(biāo)體系評估為背景,進(jìn)行各指標(biāo)的動態(tài)權(quán)重分配,包含指標(biāo)層權(quán)重(即αSi(i=1,2,……,nS)、αXi(i=1,2,……,nX)、αJi(i=1,2,……,nJ)三類指標(biāo)的權(quán)重)分配以及數(shù)據(jù)層權(quán)重(即βS、βX、βJ之間的權(quán)重)分配,步驟如下:

        (1)由1~9比例標(biāo)度法分別對每一層次的評價指標(biāo)的相對重要性進(jìn)行定性描述,并定量化表示,確定兩兩比較判斷矩陣:

        指標(biāo)層權(quán)重(二級評價體系):

        (13)

        (14)

        (15)

        數(shù)據(jù)層權(quán)重(一級評價體系):

        (16)

        其中,αS、αX、αJ、β均為對應(yīng)的判斷矩陣,θ1~θ10為比例標(biāo)度值,取1~9的整數(shù)或其倒數(shù)[20-21]。

        (2)運用根法求解各判斷矩陣[22-24],以判斷矩陣αS為例,得出單一準(zhǔn)則下被比較元素的相對權(quán)重向量(αS1,αS2,……,αSnS)T。

        同理,求得判斷矩陣αX、αJ、β判斷矩陣的權(quán)重向量,并進(jìn)行一致性檢驗[25],當(dāng)CR小于0.1即表明 一致性校驗通過(由于階數(shù)小于3的矩陣總是具有完全滿意的一致性,因此當(dāng)于階數(shù)小于3時,判斷矩陣無須進(jìn)行一致性檢驗)[26]。

        (3)獲得輸變電設(shè)備狀態(tài)評估三層級評價體系的權(quán)重排序的分層級權(quán)重值。

        3 基于屬性區(qū)間識別的動態(tài)評估流程

        3.1 屬性區(qū)間識別

        屬性區(qū)間識別是基于屬性數(shù)學(xué)理論提出的一種新系統(tǒng)評價方法,在有序分割類和屬性識別準(zhǔn)則基礎(chǔ)上,對事物進(jìn)行有效識別和比較分析,被廣泛應(yīng)用于各種的預(yù)測、評價、決策等問題中[27]。設(shè)備狀態(tài)評估作為狀態(tài)檢修的基礎(chǔ),其最終的評估結(jié)果需要有一個相對的好壞值,從而供決策人員進(jìn)行作為最終決策的參考基礎(chǔ)。屬性識別模型即是確定評估的各個評估指標(biāo)的值屬于哪一類屬性CK的方法,即將評估問題轉(zhuǎn)化為評估指標(biāo)的值具有某類屬性CK的屬性測度值的計算問題,可分為三個大的步驟:單指標(biāo)屬性測度、多指標(biāo)綜合屬性測度、屬性識別[28]。基于本文的三層級綜合評估指標(biāo)體系,設(shè)定在屬性測度空間F(狀態(tài)評估結(jié)果好壞)的有序分割類分為{差,較差,一般,較好,好}5級。其具體步驟此處不贅述[29-30]。

        3.2 基于屬性區(qū)間識別的動態(tài)評估流程

        基于屬性區(qū)間識別的設(shè)備動態(tài)評估流程如圖4:

        步驟1:確定評價設(shè)備對象和評價日期,從而確定其試驗數(shù)據(jù)、巡視數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)的具體評估指標(biāo)。

        步驟2:對指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,并通過式(3)-(8)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值進(jìn)行基于多時段動態(tài)變化特征的量化修正。

        步驟3:確定各個指標(biāo)的權(quán)重,包括二級指標(biāo)級權(quán)重和一級數(shù)據(jù)級權(quán)重。

        步驟4:通過式(9)-(12)的評估模型計算綜合評估值。

        步驟5:根據(jù)屬性區(qū)間識別法的單指標(biāo)屬性測度、多指標(biāo)綜合屬性測度、屬性識別三大步驟進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的最終屬性識別,確定設(shè)備狀態(tài)好壞。

        圖4 基于屬性區(qū)間識別的動態(tài)評估流程Fig.4 Dynamic state evaluation process based on attribute interval recognition

        4 算例分析

        4.1 算例數(shù)據(jù)

        擬定于2020年1月對某220kV變電站11號主變進(jìn)行狀態(tài)評估。其最近2次試驗報告如表1所示,試驗日期分別為2017年3月、2014年12月;最近3次巡視記錄如表2所示,巡視日期分別為2019年6月、2018年12月、2018年5月;評估日的潮流監(jiān)測指標(biāo)如表3所示。

        表1 某220kV變電站11號主變2次試驗數(shù)據(jù)Tab.1 Two test data of No.11 main transformer in a 220kV substation

        續(xù)表1

        續(xù)表1

        表2 某220kV變電站11號主變3次巡視記錄Tab.2 Three inspection records of No.11 main transformer in a 220kV substation

        查詢評估日的電流電壓實時變化曲線,根據(jù)式(1)、式(2)計算電流變化率和電壓變化率。

        表3 某220kV變電站11號主變3次監(jiān)測指標(biāo)Tab.3 Three monitoring indexes of No.11 main transformer in a 220kV substation

        4.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)處理

        對指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,并根據(jù)式(3)-式(8)對標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值進(jìn)行基于多時段動態(tài)變化特征的量化修正。結(jié)果如表4所示。

        表4 經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化及量化修正后的指標(biāo)值Tab.3 Index values after standardization and quantitative correction

        4.3 權(quán)重分配

        按1~9比例標(biāo)度法分別對評價指標(biāo)的相對重要性進(jìn)行定性描述,確定兩兩比較判斷矩陣:

        試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重:

        巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重:

        監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重:

        數(shù)據(jù)層指標(biāo)權(quán)重:

        求解得各個指標(biāo)權(quán)重值:

        {αS1,……,αS11}={0.0405,0.1243,0.1243,0.1243,0.1243,0.1243,0.0855,0.1172,0.0432,0.0432,0.0463}

        {αX1,……,αX7}={0.0955,0.1504,0.1234,0.2368,0.1362,0.1660,0.0917}

        αJ1=0.5,αJ2=0.5

        βS=0.6965,βX=0.2316,βJ=0.0719

        4.4 評估模型計算及屬性區(qū)間識別

        (1)將表4中修正后的指標(biāo)值以及求得的各項權(quán)重代入評估計算模型,得到最終的綜合評估得分:

        C∑=βSCS+βXCX+βJCJ=0.9142

        (2)屬性區(qū)間識別

        將屬性測度空間定義為5個標(biāo)準(zhǔn):(C1,C2,C3,C4,C5)=(差,較差,中,較好,好)=(0.4,0.5,0.65,0.8,0.9)。

        計算試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)、巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)具有屬性CK的屬性測度μijk=μ(C?∈CK),并結(jié)合試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)、巡視數(shù)據(jù)指標(biāo)、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重,計算綜合指標(biāo)的屬性測度,結(jié)果如表5所示。

        表5 屬性測度矩陣Tab.5 Attribute measure matrix

        按照置信度準(zhǔn)則,取置信度λ=0.5,若測度值大于置信度取值,則認(rèn)為指標(biāo)值屬于CK類。根據(jù)表5結(jié)果,按照最大隸屬度原則,綜合指標(biāo)的狀態(tài)評估屬性識別結(jié)果為“好”, 即表示該主變狀態(tài)評估結(jié)果好。

        5 結(jié)論

        針對大數(shù)據(jù)技術(shù)、泛在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展對狀態(tài)評估的廣泛性、準(zhǔn)確性以及實時性提出的更高要求,本文在常規(guī)試驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,融入試驗數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)作為評估數(shù)據(jù)對象,構(gòu)建三層級綜合評價指標(biāo)體系,并通過分層級動態(tài)權(quán)重分配建立設(shè)備的動態(tài)評估模型,后利用屬性區(qū)間識別進(jìn)行最終的設(shè)備狀態(tài)動態(tài)評估。所提出的綜合評價指標(biāo)體系不僅在指標(biāo)層面體現(xiàn)了數(shù)據(jù)時段的實時變化特性,也在體系層面挖掘了多來源數(shù)據(jù)的不同信息價值;所建立的動態(tài)評估模型,體現(xiàn)了對象的物理量變化和指標(biāo)的數(shù)量變化特性,對提升狀態(tài)評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和智能化有重要意義。

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