[发明专利]一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法

权利要求书

1.一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：构建变压器绝缘油特征类的数据集与计算其概率数值；

S2：构建变压器绝缘纸特征类的数据集与计算其概率数值；

S3：构建变压器气体特征类的数据集与计算其概率数值；

S4：构建变压器温度特征类的数据集与计算其概率数值；

S5：构建变压器电容特征类的数据集与计算其概率数值；

S6：构建变压器局部放电特征类的数据集与计算其概率数值；

S7：构建变压器油、纸、气体、温度、电容、局部放电试验类的数据集与计算对应的概率数值；

S8：构建试验类与特征类概率模糊集之间的距离测度函数；

S9：进行变压器老化状态评估。

2.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S1中构建反映变压器老化状态变化的变压器绝缘油特征类数据集x_AO为：

式中为与变压器油介质损耗、油中含水量、油中含气量、油击穿电压、油体积电阻率、油电导率、油中酸值、油破坏电压、油总酸值、油中糠醛量、油色泽相关数据集，N_AO为变压器油特征类数据集的数量；

其概率数值计算步骤如下：

S1.1：构建油特征类的概率模糊集隶属度函数并计算其隶属度；针对油特征类数据集的模糊不确定特性，采用模糊理论构建第k数据集x_AOk的概率模糊集隶属度函数：

式中，μ_SOk、ξ_SOk分别为具有第k数据集x_AOk的概率模糊集隶属度函数的中心、宽度；

根据概率模糊集隶属度函数，计算确定油特征类的概率模糊集隶属度函数的隶属度；

S1.2：构建油特征类的概率分布函数并计算其方差；对于油特征类的数据集的随机变化的宽度，假设其服从正态分布：其概率分布函数：

式中，ν_SOk、σ_SOk分别为第k数据集x_AOk具有正态分布特性的均值和方差；

根据概率分布函数，计算油特征类数据集具有正态分布特性的均值和方差。

3.根据权利要求1所述的一种变压器老化状态评估的概率模糊集方法，其特征在于，所述步骤S2构建反映变压器老化状态变化的变压器绝缘纸特征类数据集x_SP为：

式中，为与变压器纸介质损耗、纸中含水量、纸击穿电压、纸电导率、纸中酸值、纸聚合度、纸总酸值、纸中糠醛量、纸色泽相关数据集，N_SP为变压器纸特征类数据集的数量；

其概率数值计算步骤如下：

S2.1：构建纸特征类的概率模糊集隶属度函数并计算其隶属度；针对纸特征类数据集的模糊不确定特性，采用模糊理论构建第k数据集x_AOk的概率模糊集隶属度函数：

式中，μ_SPk、ξ_SPk分别为具有第k数据集x_APk的概率模糊集隶属度函数的中心、宽度；

根据概率模糊集隶属度函数，计算确定纸特征类的概率模糊集隶属度函数的隶属度；

S2.2：构建纸特征类的概率分布函数并计算其方差；对于纸特征类的数据集的随机变化的宽度，假设其服从正态分布：其概率分布函数：

式中，ν_SPk、σ_SPk分别为第k数据集x_APk具有正态分布特性的均值和方差；

根据概率分布函数，计算纸特征类数据集具有正态分布特性的均值和方差。