[发明专利]基于模糊逻辑和证据推理的变压器绝缘应力计算和评价方法在审

专利信息
申请号: 201710115058.4 申请日: 2017-02-28
公开(公告)号: CN106951687A 公开(公告)日: 2017-07-14
发明(设计)人: 唐松平;彭刚;张云;林志明;钟振鑫;曾力;黄晓波;吴涛;肖云;史良;张作刚;柯祖梁;王云龙;董玉玺;巫小彬;彭杰 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司惠州供电局
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司61200 代理人: 王萌
地址: 516000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 模糊 逻辑 证据 推理 变压器 绝缘 应力 计算 评价 方法
【权利要求书】:

1.基于模糊逻辑和证据推理的变压器绝缘应力计算方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)归一化现场数据,即将变压器油中溶解气体氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳以及呋喃、酸度、水分含量、界面张力、介电强度、Tanδ变换为[0,1]区域的无量纲变量;

(2)以步骤(1)归一化后的数据为输入构建变压器应力评价树模型,即构建从变压器输入数据至变压器绝缘应力的各个节点及其连接方式,上下层节点用模糊关联矩阵Rm×n加以关联;

(3)对步骤(1)归一化后的数据进行模糊化处理,最后使用中心解模糊化方法,获得变压器总应力值;

(4)确定变压器应力评价树模型节点间的权值,即使用分析层次处理方法的权值Wtype1和特征向量分析的权值Wtype2,获得合成权值Wfinal

(5)采用步骤(4)获得的合成权值Wfinal对步骤(3)获得的变压器总应力值进行调整获得变压器绝缘应力,即使用推理机制及证据合成规则,确定变压器的总应力水平。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊逻辑和证据推理的变压器绝缘应力计算方法,其特征在于,如果归一化后的变量为1,则表示设备在高故障风险的区域中操作,如果归一化后的变量为0,则表示,绝缘条件处于最佳状态,对于归一化后的变量在0至1之间,进一步从低到高依次划分为:第一等级、第二等级、第三等级、第四等级、第五等级。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊逻辑和证据推理的变压器绝缘应力计算方法,其特征在于,根据情况不同,采用不同的模糊隶属函数进行模糊化化处理,具体如下:

梯形隶属函数:梯形隶属函数由四个参数a,b,c,d确定,其中,参数a和b确定梯形的角,参数c和d确定梯形的肩,表达式如式(1)所示:

<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>;</mo><mi>a</mi><mo>,</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = "}"><mtable><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo><mi>x</mi><mo>&le;</mo><mi>a</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mfrac><mrow><mi>x</mi><mo>-</mo><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>b</mi><mo>-</mo><mi>a</mi></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>a</mi><mo>&le;</mo><mi>x</mi><mo>&le;</mo><mi>b</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>b</mi><mo>&le;</mo><mi>x</mi><mo>&le;</mo><mi>c</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mfrac><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>c</mi></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>&le;</mo><mi>x</mi><mo>&le;</mo><mi>d</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo><mi>x</mi><mo>&GreaterEqual;</mo><mi>d</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,x为归一化后的变量,参数a是梯形隶属函数的上升起点,梯形隶属函数值从b点开始由0到1递增;参数b是梯形隶属函数的上升终点,从b点开始梯形隶属函数值达到最大值1;参数c是梯形隶属函数的下降起点,梯形隶属函数值从c点开始由1到0下降;参数d是梯形隶属函数的下降终点,梯形隶属函数值从d点开始保持为0;

广义钟形隶属函数:广义钟形隶属函数由三个参数a',b'和c'确定,表达式如式(2)所示:

<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>;</mo><msup><mi>a</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>,</mo><msup><mi>c</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>1</mn><mo>+</mo><mo>|</mo><mfrac><mrow><mi>x</mi><mo>-</mo><msup><mi>c</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow><msup><mi>a</mi><mo>&prime;</mo></msup></mfrac><msup><mo>|</mo><mrow><mn>2</mn><msup><mi>b</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow></msup></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,x为归一化后的变量,a'为对归一化变量x的缩放比率,b'代表因子的指数,b'和a'一起确立了曲线的形状,c'为曲线中心点横坐标;

高斯隶属函数由两个参数c”和σ确定,分别定义曲线的中心和形状,表达式如式(3)所示:

<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>;</mo><mi>&sigma;</mi><mo>,</mo><msup><mi>c</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mo>&prime;</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup><mi>e</mi><mfrac><mrow><mo>-</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><msup><mi>c</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mo>&prime;</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mrow><mn>2</mn><msup><mi>&sigma;</mi><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,x为归一化后的变量,c”决定高斯分布曲线的中心,σ决定高斯分布曲线的分散程度。

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