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      一種變壓器油中溶解氣體故障診斷方法

      2011-09-04 10:26:56柳大海韓冬張航張聰王振岳
      綜合智慧能源 2011年9期
      關(guān)鍵詞:油浸準(zhǔn)確度比值

      柳大海,韓冬,張航,張聰,王振岳

      (1.許繼電氣股份有限公司,河南 許昌 461000;2.漯河供電公司,河南 漯河 462000)

      1 改良IEC三比值法的使用現(xiàn)狀

      采用油中溶解氣體分析法對油浸式電力設(shè)備的故障診斷是十分有效的。目前,利用色譜分析的數(shù)據(jù)來判斷油浸式電力設(shè)備故障的方法有許多,如羅杰斯法、特征氣體法、三比值法等。IEC三比值法是根據(jù)ANSI/IEEE C57.104—1991《油浸式變壓器產(chǎn)生氣體的描述指南》進(jìn)行編碼的油中氣體分析方法,也是目前應(yīng)用最廣泛的油浸式電力設(shè)備狀態(tài)檢測方法。它利用變壓器油中的 H2,CH4,C2H6,C2H4,C2H25種特征氣體含量的比值以及CO,CO2氣體的含量來判斷油浸式電力設(shè)備的故障狀態(tài)。由于IEC三比值法編碼不全,導(dǎo)致故障判斷精度不高,因此,目前大多采用編碼數(shù)目多的改良IEC三比值法進(jìn)行油色譜分析。

      在實(shí)際故障診斷過程中發(fā)現(xiàn),因改良IEC三比值法編碼的邊界條件過于絕對化而降低了故障診斷準(zhǔn)確度,特別是在多種故障同時(shí)發(fā)生的情況下,過于絕對的邊界條件對診斷準(zhǔn)確度影響更大。究其原因,主要是因?yàn)楦牧糏EC三比值法的診斷依據(jù)是根據(jù)5種故障特征氣體的比值以及對應(yīng)的編碼規(guī)則得出相應(yīng)的編碼,然后與改良三比值法相關(guān)表格對照,尋找相應(yīng)的編碼以確定故障類型。該方法要求嚴(yán)格按照準(zhǔn)確數(shù)值進(jìn)行編碼值的判定,但由于故障嚴(yán)重程度是個(gè)漸進(jìn)過程以及測量誤差帶來一些影響,容易引起編碼值的判斷失誤。舉例來說,按照改良IEC三比值法編碼規(guī)則表,當(dāng)0.1≤w(CH4)/w(H2<1.0)時(shí),編碼值為 0,w(CH4)/w(H2)≥1.0時(shí),編碼值為2,那么如果 w(CH4)/w(CH2)=1.01,按照規(guī)則,編碼值應(yīng)該為2。我們知道,在油紙絕緣中存在局部放電時(shí),油裂解產(chǎn)生的氣體主要是氫和甲烷,在低溫過熱時(shí),產(chǎn)生的氣體主要是甲烷,所以,直接采用改良IEC三比值法將會產(chǎn)生錯(cuò)誤的診斷結(jié)果。

      2 新診斷方法的原理及實(shí)現(xiàn)方式

      本文需要解決的核心問題是:基于油中溶解氣體常用的改良IEC三比值法,聯(lián)合模糊理論和改進(jìn)遺傳算法模糊處理氣體比值邊界和故障編碼,通過模糊推理得到故障診斷結(jié)果,提高其故障判斷準(zhǔn)確度和精度,以確保變壓器絕緣油的運(yùn)行可靠性。

      技術(shù)方案做如下考慮:如果只是在改良IEC三比值法的基礎(chǔ)上做數(shù)值區(qū)間上的規(guī)劃和細(xì)分,使數(shù)值更好地對應(yīng)所示故障,不可能達(dá)到改良的目的。因?yàn)闆]有考慮變壓器油紙局部放電、油裂解、低溫過熱等情況下產(chǎn)生的氣體對比值的影響,僅僅是在算法上的一種改進(jìn),因此,故障診斷準(zhǔn)確度在數(shù)據(jù)采集之初就受到限制。本文論述的對改良IEC三比值法的優(yōu)化是結(jié)合模糊理論和改進(jìn)遺傳算法對改良IEC三比值法氣體比值邊界和故障編碼進(jìn)行模糊處理,通過模糊推理得到故障診斷結(jié)果,從而最大限度地發(fā)揮改良IEC三比值法診斷的準(zhǔn)確度,改良IEC三比值法的編碼規(guī)則見表1。

      優(yōu)化實(shí)現(xiàn)方式如下:

      (1)選擇測試樣本。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇模糊隸屬度函數(shù)所需參數(shù),利用輸入?yún)?shù)的模糊隸屬度函數(shù)得到測試樣本的模糊編碼,通過模糊理論求解函數(shù)“evalfis”并應(yīng)用編碼規(guī)則和輸出參數(shù)的模糊隸屬度函數(shù)獲取故障類型編碼。

      1)將模糊邏輯應(yīng)用于改善改良IEC三比值法的邊界條件,即利用模糊隸屬度函數(shù)來模糊其邊界條件;

      2)對輸入、輸出數(shù)據(jù)分別采用不同的模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行邊界模糊化處理;

      3)采用if-then的模糊邏輯推理方法,將改良IEC三比值法對應(yīng)的26種故障編碼類型轉(zhuǎn)換成26條if-then規(guī)則;

      表1 改良IEC三比值法的編碼規(guī)則

      4)利用輸入?yún)?shù)的模糊隸屬度函數(shù),得到測試樣本的模糊編碼,通過模糊理論求解函數(shù)“evalfis”;

      5)應(yīng)用編碼規(guī)則和輸出參數(shù)的模糊隸屬度函數(shù)獲得故障類型編碼。

      (2)采用自適應(yīng)調(diào)整變異概率的遺傳算法改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi):`屬度函數(shù),獲取最優(yōu)模糊隸屬度函數(shù)(包括輸入模糊隸屬度函數(shù)和輸出模糊隸屬度函數(shù))。改進(jìn)后的遺傳算法主要包括:

      1)選擇編碼策略,把參數(shù)集合x轉(zhuǎn)換為位串結(jié)構(gòu)空間S;

      2)定義適應(yīng)值函數(shù)f(x),在此,f(x)定義為群體解碼后使用的模糊隸屬函數(shù),主要作用體現(xiàn)在該群體條件下,利用f(x)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最大故障診斷準(zhǔn)確度;

      3)確定遺傳策略,包括選擇群體大小n,選擇交叉、變異方法以及確定交叉概率pc、變異概率pm等遺傳參數(shù)。具體的策略如下:

      ①選擇群體大小n=10;

      ②選擇算法采用輪盤賭方法;

      ③交叉算法采用多點(diǎn)交叉方法,交叉概率pc=60%;

      ④變異算法采用二進(jìn)制變異,初始變異概率pm=10%,如果f(x)連續(xù)3次的差別小于1%,則增大變異概率,每次增大5%,直至增大到30%;反之,如果f(x)連續(xù)3次的差別大于10%,則減小變異概率,每次減小5%,直至減小到5%。

      4)預(yù)設(shè)5組、隨機(jī)產(chǎn)生5組群體,組合生成初始群體p;在預(yù)設(shè)的5組群體中,解碼后用于改良IEC三比值法的最大故障識別準(zhǔn)確度為79.8%;

      5)計(jì)算群體中個(gè)體位串解碼后的適應(yīng)值f(x);

      6)按照遺傳策略,運(yùn)用選擇、交叉和變異算子作用于群體,形成下一代群體;

      7)判斷f(x)是否滿足算法結(jié)束條件,或者已完成預(yù)定迭代次數(shù),滿足即結(jié)束算法;不滿足則轉(zhuǎn)6)繼續(xù)運(yùn)行。

      3 新診斷方法的優(yōu)越性

      IEC三比值法作為一種變壓器油中溶解特征氣體的分析方法,在油浸電力設(shè)備故障檢測領(lǐng)域的作用是巨大的。在變壓器油故障檢測領(lǐng)域,聯(lián)合模糊理論和改進(jìn)遺傳算法對改良IEC三比值分析法進(jìn)行優(yōu)化,形成了新診斷方法,其優(yōu)越性主要體現(xiàn)在:

      (1)采用模糊理論對改良IEC三比值法的邊界條件進(jìn)行了模糊化處理,解決了改良IEC三比值法因編碼邊界條件過于絕對而故障診斷準(zhǔn)確率不高的問題,對改良IEC三比值法診斷準(zhǔn)確率的提高有一定的作用。

      (2)采用if-then的模糊邏輯推理方法對故障編碼進(jìn)行模糊處理,通過模糊推理得到故障診斷結(jié)果,模糊理論的應(yīng)用使故障診斷結(jié)果更加接近實(shí)際工作情況。

      (3)采用自適應(yīng)調(diào)整變異概率的遺傳算法修正經(jīng)驗(yàn)?zāi):`屬度函數(shù),以獲得最優(yōu)模糊隸屬度函數(shù),為模糊理論在改良IEC三比值法上的新應(yīng)用奠定了很好的基礎(chǔ),是提高故障診斷準(zhǔn)確度的基本保證。

      (4)針對隨機(jī)初始化種群帶來的初始種群過于分散導(dǎo)致進(jìn)化代數(shù)增多的現(xiàn)象,采用給定部分種群的方法對初始化進(jìn)行一定的約束,加快進(jìn)化的效率,對于故障診斷速度的提高有積極的意義。

      [1]高文勝,高寧,嚴(yán)璋.自適應(yīng)小波分類網(wǎng)絡(luò)在充油電力設(shè)備故障識別中的應(yīng)用[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),1998,13(6):54-58.

      [2]HT Yang,C C Liao,J H Chou.Fuzzy Learning Vector Quantization Networks for Power Transformer Condition Assessment[J].IEEE Trans.on Dielectrics and Electrical Insulation,2001,8(1):143 -149.

      [3]M Duval.Dissolved Gas Analysis:It Can Save Your Transformer[J].IEEE Electrical Insulation Magazine,1989,5(6):22-27.

      [4]ANSI/IEEE C57.104—1991,Guide for the Interpretation of Gases Generated in Oil-immersed Transformers[S].

      [5]Su Q,Mi C,Lai L,et al.A fuzzy Dissolved Gas Analysis Method for the Diagnosis of Multiple Faults in Transformer[J].IEEE Transactions on Power System,2000,15(2):593-598.

      [6]孟源源,劉煒.電力變壓器油色譜在線監(jiān)測技術(shù)綜述[J].華電技術(shù),2009,31(11):50 -52.

      [7]薛瑞峰.600 MW機(jī)組主變壓器油箱滲漏處理[J].華電技術(shù),2009,31(11):36 -38.

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