[发明专利]一种配网变压器运行状态的预测方法在审
申请号: | 201811634306.7 | 申请日: | 2018-12-29 |
公开(公告)号: | CN109657872A | 公开(公告)日: | 2019-04-19 |
发明(设计)人: | 徐肖伟;郭霖徽;王洪林;范黎涛 | 申请(专利权)人: | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G01N30/00 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
地址: | 650217 云南省昆*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 变压器状态 特征气体 变压器 变压器运行状态 配网变压器 预测模型 运行状态 隶属度 劣化度 油色谱 预测 采集 提升变压器 相对劣化度 分布关系 分布函数 设备评价 网络训练 训练样本 智能预测 状态预测 状态指标 多参数 归一化 数据集 构建 劣化 置信 加权 申请 标签 捕捉 输出 融合 分析 学习 | ||
1.一种配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,所述方法包括:
采集油色谱中特征气体含量并进行归一化,得到训练样本;
采集所述特征气体含量对应变压器的状态指标数据,划分变压器状态,所述变压器状态包括正常、注意、严重及危急;
通过劣化函数求得变压器状态指标的相对劣化度,加权求得综合劣化度;
通过分布函数确定所述变压器状态和所述综合劣化度之间的分布关系,得到所述特征气体含量相对应变压器4种状态的隶属度;
将所述隶属度作为网络训练数据集标签,构建变压器运行状态预测模型;
向所述变压器运行状态预测模型输入油色谱中特征气体含量,取输出值中最大置信值对应的变压器状态为预测状态。
2.根据权利要求1所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,所述采集油色谱中特征气体含量并进行归一化,得到训练样本,包括:
采集油色谱中特征气体含量,所述特征气体包括:H2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2、总烃、CO以及CO2;
通过离差标准化方法对所述特征气体含量数据进行归一化,归一化公式表示为:
式中,x为特征气体含量,为归一化后的特征气体含量,xmin为样本数据最小值,xmax为样本数据最大值。
3.根据权利要求1所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,所述劣化函数表示为:
lk=G(a,b,x)
式中,lk为特征气体含量中参数k的相对劣化度,G为劣化函数,a为最优值或出厂值,b为注意值,x为当前实测数值。
4.根据权利要求3所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,所述变压器状态指标包括绝缘特性试验和变压器油试验指标,
当所述变压器状态指标为极大型指标时,所述劣化函数表示为:
当所述变压器状态指标为极小型指标时,所述劣化函数表示为:
5.根据权利要求1所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,所述分布函数中以特征气体含量为输入特征量,以特征气体含量的相对劣化度为输出量,构建变压器状态指标对应于4种变压器状态的映射关系,得到所述特征气体含量相对应变压器4种状态的隶属度。
6.根据权利要求1所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,通过误差反向传播方法中沿时间反向传播法提取所述变压器运行状态预测模型特征。
7.根据权利要求1所述的配网变压器运行状态的预测方法,其特征在于,通过层次分析法加权求得综合隶属度。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理