周宏偉,周玉光,關(guān)添升,王 琦,關(guān) 波,劉 富
(1.國網(wǎng)吉林省電力有限公司a.電力科學研究院;b.電力調(diào)度控制中心;c.培訓中心,長春130021; 2.中國電力工程顧問集團東北電力設(shè)計院有限公司,長春130021; 3.中國石油吉林石化公司化肥廠,吉林吉林132022;4.吉林大學通信工程學院,長春130012)
基于模糊k 均值的變壓器分接開關(guān)故障診斷
周宏偉1a,周玉光1b,關(guān)添升1c,王 琦2,關(guān) 波3,劉 富4
(1.國網(wǎng)吉林省電力有限公司a.電力科學研究院;b.電力調(diào)度控制中心;c.培訓中心,長春130021; 2.中國電力工程顧問集團東北電力設(shè)計院有限公司,長春130021; 3.中國石油吉林石化公司化肥廠,吉林吉林132022;4.吉林大學通信工程學院,長春130012)
為幫助維修人員快速定位查找分接開關(guān)出現(xiàn)的故障,基于k均值的分類思想,設(shè)計了一種針對有載開關(guān)裸開關(guān)交流測試裝置輸出數(shù)據(jù)的測試方法。該模糊k均值算法與原有的k均值算法進行比較的實驗結(jié)果表明,大幅提高了識別結(jié)果的正確率和穩(wěn)定性,具有良好的故障診斷能力,可針對測試有載分接開關(guān)所輸出的數(shù)據(jù)快速做出診斷,有助于維修人員快速定位查找故障。
k均值;模糊k均值;有載分接開關(guān);故障診斷;數(shù)據(jù)分析
隨著經(jīng)濟和科技的快速發(fā)展,人民生活水平逐步提高,而這些發(fā)展和變化都離不開電力的消耗。近年來,全球?qū)╇娏康男枨箫w速增長,電力系統(tǒng)的穩(wěn)定顯得尤為重要,而在這一過程中有載分接開關(guān)(OLTC:On-Load Tap Changer)的出現(xiàn)保證了變壓器輸出電壓的穩(wěn)定,因此,對有載分接開關(guān)進行故障診斷顯得尤為重要。而對有載分接開關(guān)測試的主要內(nèi)容是對其輸出的數(shù)據(jù)結(jié)合實際工作原理進行故障預報、分析和判別,以此確定故障的性質(zhì)和類別。但在此過程中,由于測試分接開關(guān)所需處理的數(shù)據(jù)量極大,并且數(shù)據(jù)間呈現(xiàn)出極大的非線性,這無疑給故障診斷增加一定難度。k均值算法非常簡單高效,而模糊k均值算法既能保證分類的準確性又能保證每次分類結(jié)果的穩(wěn)定性,故筆者采用模糊k均值算法對分接開關(guān)進行故障診斷和識別。
有載分接開關(guān)是一種為變壓器在負載變化時提供恒定電壓的開關(guān)裝置[1,2]。其基本原理就是在保證不中斷負載電流的情況下,通過調(diào)整繞組的匝數(shù)實現(xiàn)變壓器繞組中分接頭之間的切換,最終實現(xiàn)調(diào)壓的目的。有載調(diào)壓分接開關(guān)由切換開關(guān)、選擇開關(guān)和操作機構(gòu)等組成[3,4]。其工作過程如圖1所示,開關(guān)由一個分接過渡到下一個分接的切換,其中過渡阻抗起限流作用在1和2間,防止其短路,又稱限流阻抗,它相當于在1和2分接間搭建一座臨時的橋,將動觸頭在橋上滑過以改變變壓器繞組有效匝數(shù),即改變變壓器的電壓比,從而達到調(diào)壓的目的[5,6]。在分接過程中橋接的兩個分接間串入過渡阻抗,以限制循環(huán)電流,從而避免發(fā)生分接間短路,此部分稱為過渡電路。
圖1 有載調(diào)壓開關(guān)過渡過程Fig.1 The transition process of OLTC
有載分接開關(guān)故障主要是機械故障[4],是指因分接開關(guān)機械構(gòu)件功能失效而引起的故障。其主要體現(xiàn)在有載分接開關(guān)工程過程中出現(xiàn)的過渡電阻斷線和觸頭接觸不良等現(xiàn)象[7]。筆者采取的故障診斷方法采用某省電力科學研究院有限公司研發(fā)的有載開關(guān)裸開關(guān)交流測試裝置測試并記錄OLTC的工作數(shù)據(jù),然后通過對數(shù)據(jù)進行處理,分別識別對應的正常、斷線和接觸不良3種情況,幫助維修人員快速定位故障類型[8,9]。
k均值聚類是著名的劃分聚類算法,由于簡潔和高效率使其成為聚類算法中使用最廣泛的算法。k均值算法可理解為首先建立一個具有n個數(shù)據(jù)對象的樣本集合S?Rd,再給定一個所需分類的類數(shù)k,解決問題的目標是通過選擇k個聚類中心C,使目標函數(shù)T達到最小,其計算公式如下
k均值算法的具體步驟:
1)輸入所需要分類的類數(shù)k,隨機選擇k個初始聚類中心點C=(c1,c2,…,ck);
2)?i∈{1,2,3,…,k},?s∈S,如果s到聚類中心點ci的距離小于它到其他聚類中心點的距離,則認定s屬于ci類;
4)重復步驟2)和3),直到聚類中心點ci不再變化。
由上述步驟可見,k均值算法非常簡單高效,但由于其核心步驟不斷地迭代收斂和更新聚類中心點,達到局部最優(yōu),從而導致聚類的結(jié)果對初始中心點的嚴重依賴。
模糊k均值算法與k均值算法思想大致相同,其目標函數(shù)改進為
其中
其中b為模糊度,用來控制不同類別的混合程度。根據(jù)文獻[10]中對該參數(shù)的研究可知,模糊度b取值的最佳范圍為1.5~2.5。通過目標函數(shù)的最小化過程,可以得到模糊劃分矩陣。此算法各中心的迭代表達式變?yōu)?/p>
與傳統(tǒng)的k均值算法比較,模糊k均值引入了模糊隸屬關(guān)系,具體體現(xiàn)在隸屬度參數(shù)b上,可以使聚類達到更好的效果。
筆者的數(shù)據(jù)樣本采用某省電力科學研究院有限公司研發(fā)的有載開關(guān)裸開關(guān)交流測試裝置測試輸出的數(shù)據(jù),利用k均值算法和模糊k均值算法分別對OLTC進行故障診斷,并驗證改進后算法的優(yōu)越性。
首先對來自O(shè)LTC測試出的電流數(shù)據(jù)進行處理,分別計算平均值、方差、導數(shù)均值和有效值;然后針對這4個特征并結(jié)合實際使用規(guī)范,可將OLTC所給出的數(shù)據(jù)分為正常、斷線和接觸不良3種情況。筆者所選取的樣本數(shù)據(jù)也包含此3類情況,分別取1 000份正常樣本數(shù)據(jù)、1 000份斷線的樣本數(shù)據(jù)、1 000份接觸不良的樣本數(shù)據(jù),共計3 000份數(shù)據(jù)。將其導入Matlab中,進行歸一化處理,然后分別用k均值算法和模糊k均值算法進行分類并給出識別的正確率,共計進行20次實驗,其結(jié)果如表1所示。
表1 基于k均值算法實驗結(jié)果Tab.1 Experimental results based on k-means
針對k均值算法和模糊k均值算法識別的正確率進行比較的結(jié)果如圖2所示。由圖2可知,模糊k均值不僅大幅度提高了實驗的識別率,而且結(jié)果更為穩(wěn)定。
圖2 模糊k均值算法與k均值算法識別率比較Fig.2 Comparison of recognition rate between fuzzy k-means algorithm and k-means algorithm
筆者通過對有載分接開關(guān)的工作及故障診斷原理分析,介紹了基于k均值的方法在故障診斷上的應用,并在此基礎(chǔ)上提出了基于模糊均值的改進算法。實驗結(jié)果表明,模糊k均值算法大幅度的提高了實驗的識別率和穩(wěn)定性,其應用在OLTC上具有良好的故障診斷能力,可排除分接開關(guān)在轉(zhuǎn)置過程中的安全隱患,有助于維修人員快速定位查找故障。
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(責任編輯:劉俏亮)
Fault Diagnosis for On-Load Tap Changer Based on Fuzzy k-Means
ZHOU Hongwei1a,ZHOU Yuguang1b,GAUN Tiansheng1c,WANG Qi2,GUAN Bo3,LIU Fu4
(1a.Electric Power Research Institute;1b.Power Dispatch Control Center;1c.Training Center,Jilin Province Electric Power Company Limited,Changchun 130021,China;2.Northeast Electric Power Design Institute Company Limited,China Power Engineering Consulting Group,Changchun 130021,China;3.Fertilizer Plant,Petro China Jilin Petrochemical Company,Jilin 132022,China; 4.College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130012,China)
A testmethod is proposed based on k-means average classification thought,which is designed for testing the data from on-load tap changer to help the repair personnel quickly locate the faults.Compared with original kmeans algorithm,the experiment shows that using fuzzy k-means algorithm largely improves accuracy and stability of the recognition results,and this classification method has good ability in fault diagnosis,which can make a quick diagnosis according to the data from on-load tap changer,and help the repair personnel quickly locate the faults.
k-means;fuzzy k-means;on-load tap changer;fault diagnosis;data analysis
O2121;TP391
A
1671-5896(2015)06-0719-04
2015-06-30
吉林省科技廳基金資助項目(2013030657HJ)
周宏偉(1971— ),男,吉林松原人,國網(wǎng)吉林省電力有限公司高級工程師,主要從事電力系統(tǒng)自動化及電力設(shè)備故障診斷研究,(Tel)86-15948321660(E-mail)zhlaopang@netease.com;通訊作者:劉富(1968— ),男,長春人,吉林大學教授,博士生導師,主要從事模式識別與智能系統(tǒng)研究,(Tel)86-13610708679(E-mail)liufu@jlu.edu.cn。