[发明专利]一种基于PMU数据的变压器状态在线诊断方法

权利要求书

1.一种基于PMU数据的变压器状态在线诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、从电力系统PMU中获得PMU数据，并对所得PMU数据进行处理；

步骤2、对PMU数据进行滤波去噪处理；

步骤3、针对PMU数据对变压器运行特征参数进行提取，建立变压器运行状态评价指标体系；

步骤4、运用层次-熵权组合权重法计算各个评价指标对于最终评估结果的影响权重；

步骤5、运用多变量灰色预测模型和改进证据理论的智能融合方法建立变压器在线运行状态评估模型；

步骤6、建立变压器在线状态分级策略并根据评估结果给出电力系统中变压器的检修策略；

所述步骤1中，基于GPS技术的应用，PMU量测装置直接采集全网的节点电压幅值和相角、电流的相角和幅值、频率的变化率、重要开关节点的保护动作情况、发电机的功角，将测量值通过通信系统实时传输到数据采集器；在调度中心得到整个电网的同步相量；

所述步骤2的对PMU数据进行滤波去噪处理中，首先采用小波包分解与EMD结合的信号处理方式，将信号重构为高频信号和低频信号两个部分，再分别对两个信号进行EMD分解；

所述步骤3中，根据步骤2中PMU所得数据，对变压器运行特征参数进行在线提取，所述运行特征参数包括：电流、电压、频率、相角、谐波分量、电阻、温度及湿度八项评估指标；

所述步骤4中，根据步骤3得到的电流、电压、频率、相角、谐波分量、电阻、温度及湿度八项运行特征参数，运用层次-熵权组合权重法计算各个评价指标对于最终评估结果的影响权重；即：设w_i为第i个指标的主观权重，v_i为第i个指标的客观权重，那么第i个指标的最终权重q_i由计算式q_i＝α·v_i+(1-α)w_i确定；其中，α为组合权重系数；

1)当α＝1时，组合权重的大小即为熵权法权重的大小，即权重的选取选用客观权重；使得权重选取消除了主观因素的影响；

2)当α＝0时，组合权重的大小为层次分析法权重的大小，即权重的选取选用主观权重；以专家经验和历史数据为参考，权重的选取消除了客观因素的影响；

3)对于变压器状态评估的权重选取，客观权重和主观权重是并重的，即选用α＝0.5为组合权重系数的选择；

所述步骤5中，根据步骤4中所得到的八项评估指标，运用多变量灰色预测模型和改进证据理论的智能融合方法建立变压器在线运行状态评估模型；

对八个变压器参数用层次-熵权组合权重法计算各个评价指标对于最终评估结果的影响权重，结果设为α₁...α₈，此组合权重将用于对证据理论进行改正；

将劣化程度划分为优秀、正常、一般、异常和严重5个等级；电气设备的5个状态等级构成改进证据理论的识别框架Θ，即Θ＝{r1,r2,r3,r4,r5}；

为了解决冲突证据间信息融合的问题，引入置信度系数以及指标参数的权重值对原始证据进行修正，以减少冲突性证据为证据合成提供的信息量；设量化证据y_i'、y_j'之间的相似度y_i′j′，令量化证据y_i'与其他证据的综合相似度为

式中l为证据的个数，l＝8；构建量化证据y_i'的冲突因子c₀(i′)，用来量化证据y_i'与其他证据的冲突程度；

式中：Y_max＝max{Y(i′)|i′＝1,2,…,l}；Y_min＝min{Y(i′)|i′＝1,2,…,l}；令量化证据y_i'的置信度系数B(i′)为

通过B(i′)得到的量化证据y_i'对应等级r_j的改进信度分配值为

m′_i′(r_j)＝m_i′(r_j)B(i′)α_i' (27)

式中m_i'(r_j)为量化证据y_i'对应等级r_j的原始信度分配值；

利用证据合成规则对修正后的证据进行合成，得到修正后的证据对应状态等级r_j的信度分配值为：

所述步骤6中，根据步骤5中所得到的变压器运行状态评估结果，结合实际电网运行要求及变压器自身特点，制定变压器在线状态分级策略；同时根据变压器在线状态分级策略，给出电力系统中变压器的检修策略。