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        一種變壓器狀態(tài)評(píng)估方法的研究及應(yīng)用

        2023-02-13 06:32:16畢巖濱郭斌
        電器工業(yè) 2023年1期
        關(guān)鍵詞:一致性權(quán)重變壓器

        畢巖濱 郭斌

        (中海油能源發(fā)展裝備技術(shù)有限公司)

        0 引言

        隨著現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)今社會(huì)對(duì)電力供應(yīng)需求越來越大,保障電力安全就變得尤為重要。同時(shí)為了滿足人們用電需求的增加以及較好的用電質(zhì)量體驗(yàn)感,就需要不斷提高電網(wǎng)設(shè)備的穩(wěn)定性,時(shí)刻了解電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。變壓器是電網(wǎng)中重要組成部分,在發(fā)電、送電、用電環(huán)節(jié)扮演著日益重要的角色。所以確保變壓器安全、穩(wěn)定運(yùn)行非常重要,以變壓器評(píng)價(jià)結(jié)果為指導(dǎo)對(duì)變壓器進(jìn)行合理的巡檢和調(diào)控對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

        經(jīng)過不斷研究,目前國內(nèi)外研究學(xué)者、專家等提出了很多有關(guān)對(duì)變壓器進(jìn)行評(píng)估和評(píng)價(jià)的方法和決策,包括:專家經(jīng)驗(yàn)法、不確定性分析法、人工智能法(深度學(xué)習(xí)算法)、層析分析法(AHP)[1]。但目前這些方法或得出結(jié)果準(zhǔn)確性不高,或?qū)嵤┢饋聿环奖?。因此,本文提出一種基于層次分析法并結(jié)合專家系統(tǒng)的指標(biāo)權(quán)重確定方法,通過上述方法得到變壓器各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,結(jié)合實(shí)際測量指標(biāo)得分,最后得到變壓器整體評(píng)估狀態(tài)。

        1 變壓器狀態(tài)的狀態(tài)指標(biāo)

        為了清楚了解某一時(shí)刻變壓器的健康程度,對(duì)變壓器狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估必不可少,但從不同層面反映變壓器狀態(tài)信息、本體性能的指標(biāo)很多,所以需要將指標(biāo)進(jìn)行分層,將變壓器作為最高層,最高層的得分代表著其運(yùn)行狀態(tài)的健康度;中間層故障層,其由很多指標(biāo)構(gòu)成;故障層下為最底層的現(xiàn)場采集的狀態(tài)量,這些狀態(tài)量也是故障下指標(biāo)的體現(xiàn)。

        變壓器在線監(jiān)測中,由于不同指標(biāo)的量綱和數(shù)量級(jí)不同,甚至差別過大,如果沒有對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,就會(huì)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)吞噬掉小數(shù)據(jù);并且各項(xiàng)指標(biāo)不同,也會(huì)存在越大越好型和越小越好型。所以在進(jìn)行評(píng)價(jià)之前對(duì)采集到的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行處理,使其歸一化,表達(dá)式如下:

        式中,xn為該指標(biāo)特征量的得分,當(dāng)xn>0時(shí),令xn=1;當(dāng)xn﹤0時(shí),令xn=0;wn為該指標(biāo)特征量實(shí)測值。在所有指標(biāo)中存在越大越好型和越小越好型指標(biāo)體,所以當(dāng)指標(biāo)為越大越好時(shí),取注意值w′=1.3wa,當(dāng)指標(biāo)為越小越好型時(shí),取注意值w′=1.3/wa的取值參考文獻(xiàn)[2];wf為該指標(biāo)初始值。

        最終評(píng)分依據(jù)國家電網(wǎng)評(píng)價(jià)規(guī)程進(jìn)行區(qū)間劃分,確定變壓器當(dāng)前健康狀態(tài)。若設(shè)備處于非正常狀態(tài),可通過得分反推設(shè)備異常原因。

        2 層次分析法的基本原理及改進(jìn)

        2.1 基本原理

        層析分析法是一種既可以對(duì)定量指標(biāo)做評(píng)價(jià)也可以對(duì)定性指標(biāo)做評(píng)價(jià)的方法。通常,AHP根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)和目標(biāo)所處性質(zhì),將很復(fù)雜的評(píng)價(jià)問題分為各個(gè)指標(biāo),并通過內(nèi)在聯(lián)系,形成一個(gè)由淺到深的層析結(jié)構(gòu)。再求取指標(biāo)權(quán)重,求權(quán)重一般是由專家將同一分組下的指標(biāo)兩兩相比構(gòu)建判斷矩陣,判斷矩陣是一個(gè)正互反矩陣,它的互反關(guān)系是一種把人的判斷進(jìn)行合理結(jié)合的方式。通過這種方式確定當(dāng)前層次的指標(biāo)相對(duì)其上一層支配指標(biāo)的權(quán)重,然后通過一定算法逐層組合指標(biāo)權(quán)重,最終得到最低層指標(biāo)相對(duì)于最高層的綜合權(quán)重[3]。

        2.2 運(yùn)用步驟

        2.2.1 建立層次

        根據(jù)實(shí)際問題進(jìn)行梳理分層,一般分為三層:指標(biāo)層、準(zhǔn)則層、目標(biāo)層,首先確定每層元素的評(píng)價(jià)因素集。

        2.2.2 構(gòu)造判斷矩陣

        構(gòu)造所有層次的優(yōu)先關(guān)系判斷矩陣A=(aij)n×n,其中A表示階段目標(biāo),i和j表示評(píng)判因素。由于各個(gè)因素所占的比重不同,使用aij表示因素集i對(duì)因素j的重要程度。

        2.2.3 一致性檢驗(yàn)與權(quán)重計(jì)算

        通過上述方法得到判斷矩陣A,但是首先應(yīng)該確定該判斷矩陣是否通過一致性檢驗(yàn),經(jīng)過一次性檢驗(yàn)后,如果不滿足一致性檢驗(yàn)條件,則應(yīng)該重新調(diào)整判斷矩陣。一致性檢驗(yàn)步驟如下:

        1)由判斷矩陣特征值計(jì)算檢驗(yàn)指標(biāo):

        式中,CI為一致性檢驗(yàn)指標(biāo);λmax是該判斷矩陣所有特征值中最大的特征值;n為指標(biāo)的個(gè)數(shù),也就是該判斷矩陣的階數(shù)。

        2)計(jì)算一致性比率:當(dāng)一致性比率﹤0.1時(shí),認(rèn)為滿足一致性檢驗(yàn)條件,如果不滿足一致性檢驗(yàn)條件,則應(yīng)該重新調(diào)整判斷矩陣。只有滿足一致性檢驗(yàn)后才能求取權(quán)重。

        3)滿足一致性檢驗(yàn)條件后,可以通過算術(shù)平均法得到權(quán)重向量W。

        2.3 算法改進(jìn)

        層次分析法在使用過程中一般是由眾多專家進(jìn)行決策的,由于每個(gè)專家的自身因素(經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷、職稱等)存在不同,傳統(tǒng)的AHP在確定權(quán)重時(shí),通常把每位專家權(quán)重都等于1/m(m為專家個(gè)數(shù))。但是由于專家的情況不同,存在較大差異,這將會(huì)導(dǎo)致權(quán)重確定過于主觀,不太符合工程實(shí)踐。

        因此本文在傳統(tǒng)AHP的基礎(chǔ)上通過引入專家系統(tǒng)來確定權(quán)重,可以較大程度忽視專家自身情況不同帶來的過于主觀評(píng)價(jià)。具體步驟如下:

        1)假設(shè)有m位專家,目前層次有指標(biāo)個(gè)數(shù)n,A(k)=(aij)n×n(k=1,2,3,…,m),表示第k位專家對(duì)該層給定的判斷矩陣,并且假設(shè)所有專家給定的判斷矩陣均通過一致性檢驗(yàn),通過傳統(tǒng)AHP計(jì)算方法可以得到該層指標(biāo)的初始權(quán)重值。以各專家給定的指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建一個(gè)m×n的矩陣W0,該矩陣中第i行j表示第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)權(quán)重值。

        2)以專家知識(shí)(學(xué)習(xí))、經(jīng)驗(yàn)(年齡)、工齡、職稱四個(gè)維度對(duì)應(yīng)專家權(quán)重的確定因素集。分別以對(duì)m個(gè)專家這4個(gè)維度分析得到分析矩陣B(m×4)。由于眾數(shù)理論具有較好的保類性,在本算法中,通過提取矩陣B中每一行的中眾數(shù)構(gòu)建重要度矩陣R(r1,r2, ...,rm)。

        3)根據(jù)公式:判斷矩陣最大特征值λmax與一致性檢驗(yàn)比率成正比,一致性比率CR越小則說明專家意見越統(tǒng)一。

        通過上述算法改進(jìn),可以看出不僅保留了傳統(tǒng)AHP的判斷矩陣算法,同時(shí)也遵循了專家個(gè)人不同情況。尊重個(gè)人判斷結(jié)果,又充分考慮了客觀因素帶來的誤差。

        3 基于AHP和專家系統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評(píng)估

        上文介紹了對(duì)變壓器指標(biāo)體系的建立,將指標(biāo)體系分成三層,第一層為性能層由底層指標(biāo)確定,第二層為部件層,由性能層確定,第三層為變壓器狀態(tài),由各部件層確定。確定了各層指標(biāo)權(quán)重的算法改進(jìn),并最終通過第二層的方法得到各層指標(biāo)的最終權(quán)重。

        本文基于上述提出一種基于AHP和專家系統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評(píng)估方法,具體步驟如下:

        1)通過第2節(jié)中的方法計(jì)算指標(biāo)層下各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w;

        2)通過式(1)歸一化處理得到各個(gè)指標(biāo)的狀態(tài)監(jiān)測得分h;

        3)通過各個(gè)指標(biāo)權(quán)重與得分的積進(jìn)行累加,得到該層下的狀態(tài)得分W;

        4)本文將變壓器分成三個(gè)層次,每層運(yùn)用上述1~3步驟,最后通過式(3)得到變壓器最終得分S,判斷其所在的狀態(tài)區(qū)間,假設(shè)評(píng)估得到的分?jǐn)?shù)處于正常階段,則直接輸出結(jié)果評(píng)估結(jié)束;如不正常,則可根據(jù)各故障類型得分查找故障指標(biāo),為后期檢修提供指導(dǎo)。

        式中,vi為第i類故障所占權(quán)重;xi為第i類故障的狀態(tài)得分。通過下表[4]和得分確定變壓器的健康狀態(tài)。

        4 結(jié)束語

        文中通過對(duì)傳統(tǒng)AHP方法的闡述以及提出專家決策系統(tǒng),將二者結(jié)合,相較于傳統(tǒng)AHP本文提出的這種方法更切合實(shí)際,符合工程實(shí)際,更能結(jié)合主觀和客觀對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的確定,更能科學(xué)合理地分配指標(biāo)權(quán)重,能較為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器的評(píng)估。

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