張少鋒，馬德英，吳西博，王 棟，劉 陽

(國網(wǎng)河南省電力公司 電力科學(xué)研究院， 鄭州 450052)

狀態(tài)評價(jià)是當(dāng)代電力系統(tǒng)能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，尤其在電力市場環(huán)境中發(fā)揮重要作用。提高狀態(tài)評價(jià)的準(zhǔn)確性可以有效地改善狀態(tài)維修策略制定的質(zhì)量，同時(shí)能更加及時(shí)地發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行時(shí)所存在的問題，提高設(shè)備運(yùn)行可靠性[1]。

傳統(tǒng)的評價(jià)方法多根據(jù)《Q/GDW169-2008油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》(下文簡稱《狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》)[2]進(jìn)行閾值評價(jià)。然而該方法過分依賴巡檢人員的主觀判斷，降低了評價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。針對該問題，大量學(xué)者對狀態(tài)評價(jià)提出了多種可行的方法，如模糊數(shù)學(xué)理論[3-4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5-6]、可拓分析法[7]、模糊隸屬函數(shù)法[8]、專家系統(tǒng)評價(jià)法[9-10]、支持向量機(jī)[11-12]、信息融合[13]等。然而，這些評價(jià)方法大多僅針對某些參量進(jìn)行計(jì)算，未對變壓器狀態(tài)建立綜合評價(jià)體系，且缺少能夠反映當(dāng)?shù)貙?shí)際運(yùn)行所存缺陷的特征參量。因此，亟待提出一種完整、準(zhǔn)確的綜合評價(jià)體系。

本文中基于多參量、多方法建立了一種完整的、具有現(xiàn)實(shí)意義的變壓器狀態(tài)評價(jià)體系。首先，根據(jù)例行實(shí)驗(yàn)、在線監(jiān)測等數(shù)據(jù)參量確定設(shè)備狀態(tài)分值；其次，基于家族缺陷、滲漏油等巡檢特征參量對設(shè)備狀態(tài)再次打分；最后，通過對兩次分值進(jìn)行融合得到設(shè)備最終分值及設(shè)備狀態(tài)。所得出的狀態(tài)評價(jià)結(jié)果更加精細(xì)化，并且由于加入了基于實(shí)地設(shè)備情況的特征參量，有效解決了傳統(tǒng)的《狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》閾值評價(jià)方法存在的巡檢人員主觀判斷和測量儀器誤差影響，狀態(tài)評價(jià)結(jié)果顆粒度粗糙，現(xiàn)行評價(jià)體系特征參量不全面等問題，對變壓器檢修策略的制定具有參考意義。

1 綜合評價(jià)體系

首先，對變壓器進(jìn)行特征參量的選取并將其分為檢測試驗(yàn)類特征參量(基于例行試驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常的參量)和巡檢概況類特征參量(基于巡檢發(fā)現(xiàn)異常的參量)兩類。一類為通過對變壓器進(jìn)行失效模式與效應(yīng)分析(failure mode and effect analysis，F(xiàn)MEA)選取基于例行試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷的特征參量，并將特征參量按照故障模式進(jìn)行分類；另一類為傳統(tǒng)狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則中已有的基于巡檢概況進(jìn)行判斷的特征參量和近幾年當(dāng)?shù)剡\(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，以及各運(yùn)維單位反饋的傳統(tǒng)狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則中未考慮的特征參量，如設(shè)備的運(yùn)行年限，疑似家族性缺陷，制造廠家，部件型號等。其次，需確定設(shè)備基于檢測試驗(yàn)類特征參量評價(jià)的狀態(tài)分值。通過統(tǒng)計(jì)近幾年故障設(shè)備案例庫中的故障原因分析，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘各故障模式對設(shè)備的影響程度，進(jìn)而得出故障模式權(quán)重；根據(jù)所需檢測試驗(yàn)類特征參量數(shù)據(jù)，收集變壓器全量歷史數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法對不同故障模式中的特征參量進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。然后，通過構(gòu)造狀態(tài)隸屬函數(shù)計(jì)算各特征參量的異常狀態(tài)隸屬度，將最高的特征參量隸屬度作為對應(yīng)故障模式的異常狀態(tài)隸屬度。最后，對所有故障模式隸屬度進(jìn)行加權(quán)求和得到設(shè)備的異常狀態(tài)隸屬度，即可確定基于檢測試驗(yàn)類特征參量評價(jià)的設(shè)備狀態(tài)分值。

上述設(shè)備狀態(tài)的評價(jià)結(jié)果主要以歷次試驗(yàn)測試數(shù)據(jù)作為依據(jù)，對設(shè)備的試驗(yàn)、監(jiān)測參量值進(jìn)行狀態(tài)判斷，狀態(tài)評價(jià)結(jié)果并不能完全反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。因此，對設(shè)備基于巡檢概況類特征參量評價(jià)的狀態(tài)分值進(jìn)行計(jì)算。通過統(tǒng)計(jì)近幾年故障案例中的故障原因，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對巡檢概況類特征參量的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，即可確定設(shè)備基于巡檢概況類特征參量評價(jià)的狀態(tài)分值。

最后，對檢測試驗(yàn)類特征參量和巡檢概況類特征參量進(jìn)行影響程度比較，得出兩類特征參量的權(quán)重，將兩次狀態(tài)分值進(jìn)行加權(quán)平均即可得出設(shè)備當(dāng)前所處的實(shí)際狀態(tài)分值。進(jìn)行狀態(tài)評價(jià)時(shí)，本文的評價(jià)分值采用滿分制，具體標(biāo)準(zhǔn)及運(yùn)維措施如表1所示。

表1 變壓器狀態(tài)及運(yùn)維措施

具體流程如圖1所示。

圖1 綜合評價(jià)流程框圖

2 關(guān)鍵參量選取

通過《狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》及FMEA分析進(jìn)行檢測試驗(yàn)類特征參量的選取[14-15]，故障模式對應(yīng)的特征參量選取結(jié)果如表2所示。

表2 變壓器故障模式及對應(yīng)檢測試驗(yàn)類特征參量

通過《狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》和FMEA分析，并結(jié)合近幾年當(dāng)?shù)剡\(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，各運(yùn)維單位反饋的可能造成運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的因素，進(jìn)行特征參量的選取，結(jié)果如表3所示。

表3 變壓器巡檢概況類特征參量

3 基于檢測試驗(yàn)類特征參量評價(jià)

3.1 故障模式權(quán)重計(jì)算

關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找同一個事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)之間的相關(guān)性。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則即可確定各故障模式與故障程度之間的關(guān)系，再與故障程度權(quán)重系數(shù)結(jié)合即可確定故障模式對整個變壓器的影響程度。

根據(jù)實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合變壓器典型故障案例，將故障的嚴(yán)重程度劃分為4大類故障性質(zhì)[16]，見表4。

表4 變壓器故障程度及權(quán)重系數(shù)

根據(jù)支持度的定義，在變壓器故障程度與故障模式的關(guān)聯(lián)性分析中：

1) 事務(wù)數(shù)據(jù)庫記為D；

2) 項(xiàng)集Ai, j={第i個故障模式中的第j個故障程度}；

3) 項(xiàng)集Bi={第i個故障模式發(fā)生}。

可以得到Ai, j→Bi的支持度為：

Sup(Ai, j→Bi)=P(Ai, j∪Bi)=

(1)

某綜合特征參量關(guān)聯(lián)規(guī)則Ai, j→Bi的置信度為：

(2)

根據(jù)實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合變壓器典型故障類型，劃分出10大類故障模式：絕緣受潮、鐵芯故障、電流回路過熱、繞組故障、局部放電、油流放電、電弧放電、絕緣老化、絕緣油劣化、懸浮放電。

根據(jù)式(2)分別計(jì)算與各個故障程度的置信度，再對同一故障模式中的各故障程度的置信度進(jìn)行比較，根據(jù)置信度的大小來確定故障程度在該故障模式中的權(quán)重。權(quán)重計(jì)算式為：

(3)

式中：ωi, j為第i個故障模式中的第j個故障程度的權(quán)重；Ci, j為第i個故障模式中的第j個故障程度的置信度；n為第i個故障模式中包含的故障程度量個數(shù)。

根據(jù)故障程度在該故障模式中的權(quán)重及其權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，如式(4)所示，可計(jì)算故障模式對整個變壓器的影響程度。

(4)

式中：ωi為第i個故障模式的權(quán)重；W為故障程度的權(quán)重系數(shù)。

3.2 特征參量權(quán)重計(jì)算

熵權(quán)法是根據(jù)特征參量信息熵大小來確定客觀權(quán)重。若某參量的信息熵越小，表明其變異程度越大，在狀態(tài)評價(jià)中所能起到的作用也越大，應(yīng)賦予較多的權(quán)重[17-19]。

假設(shè)給定m個特征參量在線監(jiān)測數(shù)據(jù)分別為X1，X2，…，Xm。其中每種參量Xi={x1，x2，…，xn}有n個量測值。對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后的值為Y1，Y2，…，Ym，計(jì)算方法為：

(5)

(6)

式中，第j個特征參量的重要性熵值ej如式(7)所示。

(7)

第j個特征參量的信息效用程度dj=1-e(dj)。信息效用值越大，表明指標(biāo)越重要，對評價(jià)的重要性就越大。第j個特征參量的權(quán)重如式(8)所示。

(8)

3.3 特征參量狀態(tài)計(jì)算

隸屬函數(shù)是在模糊集合中使用的函數(shù)，可描述元素對一個模糊集合的隸屬關(guān)系，采用[0，1]范圍的數(shù)值來表示元素隸屬于模糊集合的真實(shí)程度。通過隸屬函數(shù)可對狀態(tài)量的異常程度進(jìn)行定量描述[20]。

對各故障特征參量的特點(diǎn)進(jìn)行分析，可將其分為兩大類：正劣化的特征參量和負(fù)劣化的特征參量。根據(jù)這兩類特征參量的特點(diǎn)，文獻(xiàn)[1]通過對常見的隸屬函數(shù)進(jìn)行比較分析，構(gòu)造了2種隸屬函數(shù)。

1) 正劣化的特征參量隸屬函數(shù)，表示特征參量檢測值x越大時(shí)，發(fā)生故障的傾向性就越大。因此，構(gòu)造式(9)所示的隸屬函數(shù)，如圖2所示。

(9)

圖2 隸屬函數(shù)μa(x)曲線

計(jì)算檢測值x的隸屬度μa(x)作為該特征參量所對應(yīng)故障模式的發(fā)生概率p。

2) 負(fù)劣化的特征參量隸屬函數(shù)，表示特征參量檢測值x越小時(shí)，發(fā)生故障的傾向性就越大，情形和式(9)正好相反。因此，構(gòu)造式(10)所示的隸屬函數(shù)。由式(10)可知此函數(shù)是周期函數(shù)，為使函數(shù)值有意義，規(guī)定當(dāng)變量x>2b時(shí)，μ(x)=0，如圖3所示。

(10)

圖3 隸屬函數(shù)μb(x)曲線

通過上述2種隸屬函數(shù)和特征參量數(shù)據(jù)即可計(jì)算特征參量的狀態(tài)隸屬度。隸屬度越趨近于1，說明該參量的劣化程度越嚴(yán)重。

3.4 設(shè)備狀態(tài)分值計(jì)算

計(jì)算各特征參量所屬狀態(tài)的隸屬度，對各故障模式中的所有特征參量隸屬度進(jìn)行加權(quán)比較。取加權(quán)后隸屬度最大的特征參量隸屬度作為該故障模式的隸屬度值。

對故障模式隸屬度進(jìn)行加權(quán)求和即可得出當(dāng)前變壓器的狀態(tài)隸屬度。隸屬度可反映變壓器當(dāng)前狀態(tài)評價(jià)扣分值和基于檢測試驗(yàn)類特征參量的變壓器狀態(tài)評價(jià)分值，其狀態(tài)分值計(jì)算式為：

T1=100(1-μ)

(11)

式中，μ為設(shè)備狀態(tài)隸屬度。

4 基于巡檢概況類特征參量評價(jià)

4.1 特征參量權(quán)重計(jì)算

灰色關(guān)聯(lián)分析法是表征2個參量之間變化曲線幾何形狀一致性大小的方法。若趨勢越具有一致性，兩者關(guān)聯(lián)程度越高，關(guān)聯(lián)度越大[21-22]。

該方法通常用來分析特征參量對于結(jié)果的影響程度，因此適用于評價(jià)各特征參量對變壓器設(shè)備狀態(tài)的影響程度，可以較好地計(jì)算各參量的權(quán)重。

設(shè)參考數(shù)列為Y=Y(k)k=1，2，…，n；比較數(shù)列為Xi=Xi(k)k=1，2，…，n，i=1，…，m。由于各因素?cái)?shù)據(jù)的量綱可能不同，因此在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)法分析時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱歸一化處理：

(12)

比較數(shù)列與參考數(shù)列在各點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(13)

式中：ρ∈(0，∞)，稱為分辨系數(shù)。ρ越大，分辨力越?。沪言叫?，分辨力越大。通常取ρ=0.5。

對各點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)求取均值，即為關(guān)聯(lián)程度值，其計(jì)算式為：

(14)

因此，統(tǒng)計(jì)各年份變壓器總的故障量及各特征參量的故障量，可通過灰色關(guān)聯(lián)分析法確定特征參量的權(quán)重。

4.2 設(shè)備狀態(tài)分值計(jì)算

巡檢概況類特征參量異于檢測試驗(yàn)類特征參量，該類特征參量僅通過是非制判斷即可，其隸屬函數(shù)值僅取0和1兩個隸屬度。因此，當(dāng)特征參量異常時(shí)，其狀態(tài)分值計(jì)算式為：

(15)

式中，ωi為部位中各參量權(quán)重。

5 實(shí)例分析

5.1 特征參量權(quán)重計(jì)算

對某省近幾年故障變壓器的故障原因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，整理出243條故障模式案例信息。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則法，根據(jù)式(1)～(4)計(jì)算各故障模式的權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 故障模式權(quán)重計(jì)算結(jié)果

收集某省電網(wǎng)公司例行試驗(yàn)的全量歷史數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法計(jì)算檢測試驗(yàn)類特征參量權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如表6所示。

表6 檢測試驗(yàn)類特征參量權(quán)重計(jì)算結(jié)果

續(xù)表(表6)

收集該電網(wǎng)公司近幾年的變電站變壓器故障設(shè)備的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的巡檢概況類特征參量進(jìn)行關(guān)聯(lián)度的計(jì)算，關(guān)聯(lián)曲線如圖4所示。部分巡檢概況類特征參量與變壓器故障量關(guān)聯(lián)關(guān)系如圖5所示。

圖4 故障關(guān)聯(lián)曲線

圖5 巡檢概況類特征參量與故障量關(guān)聯(lián)度的關(guān)系直方圖

在采用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算特征參量與故障設(shè)備關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上，加入故障嚴(yán)重程度系數(shù)及符合狀態(tài)量的主次程度系數(shù)；對部分巡檢概況類特征參量進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，加強(qiáng)計(jì)算特征參量對變壓器影響程度的準(zhǔn)確性，其權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表7 巡檢概況類特征參量權(quán)重計(jì)算結(jié)果

5.2 變壓器狀態(tài)評價(jià)實(shí)例

以某500 kV變電站2018年投入運(yùn)行的某主變壓器為例，運(yùn)行中試驗(yàn)記錄：H2為55.9 μL/L，CH4為2.326 μL/L，C2H6為0.704 μL/L，C2H4為0.512 μL/L，C2H2為μL/L，CO為95.46 μL/L，CO2為498.436 μL/L，總烴為3.578 μL/L，絕緣電阻吸收比為1.35，絕緣電阻極化指數(shù)為1.53，繞組絕緣介損為0.213%，絕緣油含氣量為3.5%，絕緣油含水量為5.8 mg/L，油擊穿電壓為57.9 kV，絕緣油體積電阻率為3.65×1012，絕緣油介損為0.3%，鐵芯接地電流為28.1 mA，鐵心絕緣電阻為5 860 MΩ，繞組直流電阻為0.81%。

通過傳統(tǒng)的導(dǎo)則評價(jià)方法進(jìn)行評價(jià)，發(fā)現(xiàn)該變壓器油中含氣量超過了閾值。按照《狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則》對應(yīng)扣分標(biāo)準(zhǔn)，該指標(biāo)應(yīng)扣8分。根據(jù)導(dǎo)則規(guī)定，當(dāng)單項(xiàng)指標(biāo)小于12分時(shí)，變壓器仍為正常狀態(tài)。因此，采用傳統(tǒng)的狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則進(jìn)行評價(jià)時(shí)，該變壓器運(yùn)行狀態(tài)為正常。但油中含氣量已超標(biāo)且該變壓器投運(yùn)年限不足5年，對于該變壓器應(yīng)引起注意。傳統(tǒng)狀態(tài)評價(jià)方法的狀態(tài)顆粒度較粗，不能較好地反映變壓器具體運(yùn)行狀態(tài)及狀態(tài)變化的可能性。

針對上述傳統(tǒng)導(dǎo)則評價(jià)方法存在的問題，根據(jù)近幾年運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及各運(yùn)維單位的反饋，加入導(dǎo)則中未反映但可能造成運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的特征參量，并將評價(jià)狀態(tài)進(jìn)行顆粒度細(xì)化，使其能夠通過評價(jià)分值直觀地判斷狀態(tài)變化的可能性。

本文方法的具體評價(jià)過程：分別計(jì)算各故障模式特征參量的故障隸屬度，經(jīng)過加權(quán)比較后可得故障模式隸屬度，如表8所示。

表8 故障模式隸屬度

將所有故障模式隸屬度進(jìn)行加權(quán)求和，可得該變壓器的隸屬度為0.215 7。因此基于檢測試驗(yàn)類特征參量打分時(shí)，變壓器評分為78.43。

由該變壓器的巡檢情況及基礎(chǔ)信息可知，變壓器運(yùn)行年限為5年內(nèi)，應(yīng)對該變壓器扣16分。因此基于巡檢概況類特征參量打分時(shí)，該變壓器評分為84。

最后，對2次打分進(jìn)行融合得到該變壓器的狀態(tài)評價(jià)分值，結(jié)果如表9所示。

表9 變壓器評價(jià)結(jié)果

由評價(jià)結(jié)果可知，變壓器整體屬于正常狀態(tài)。但部分參量超過了閾值，且運(yùn)行年限為5年內(nèi)，分值雖在正常范圍，但與注意狀態(tài)相差甚少，應(yīng)引起注意。所提出評價(jià)體系比傳統(tǒng)評價(jià)方法或單一采用某類參量進(jìn)行評價(jià)的方法更加準(zhǔn)確。

6 結(jié)論

1) 通過加權(quán)的方法將評價(jià)方法進(jìn)行顆粒度細(xì)化，提高評價(jià)的準(zhǔn)確性；

2) 采用隸屬函數(shù)解決邊界模糊性問題；基于FMEA對單一特征參量進(jìn)行綜合分類，通過綜合參量即故障模式對整個設(shè)備進(jìn)行評價(jià)；

3) 根據(jù)近幾年運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及各運(yùn)維單位的反饋，加入了導(dǎo)則中未反映但可能造成運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的特征參量，對設(shè)備進(jìn)行再次調(diào)檔，提高了評價(jià)的準(zhǔn)確性與實(shí)際性；

4) 采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等由數(shù)據(jù)驅(qū)動的權(quán)重計(jì)算方法，提高評價(jià)的合理性與客觀性。

在所提出的變壓器狀態(tài)精細(xì)化評價(jià)方法中，建立了一種完整的綜合評價(jià)體系，有效解決了傳統(tǒng)評價(jià)方法存在的邊界模糊性等問題，提高了評價(jià)的準(zhǔn)確性，對變壓器主要缺陷故障模式的確定及檢修策略的制定具有參考意義。