[发明专利]一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法

权利要求书

1.一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、选取变压器的状态量，建立状态评估指标体系；

步骤二、采用模糊聚类分析法处理数据，对数据进行标准化处理，采用最大最小值法计算模糊相似矩阵，利用传递闭包法计算最终的模糊等价矩阵并根据矩阵选择合适的阈值λ；

步骤三、结合粗糙集理论计算相应的状态量权重，删除计算权重值为0的状态量，以此对状态量进行精简处理；

步骤四、结合计算得到的权重值，利用多维状态云模型原理，求得变压器对状态等级的综合隶属度。

2.根据权利要求1所述的一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法，其特征在于，步骤一中，所述状态量，为从油化实验、电气实验和油中溶解气体实验三个层面中选择对变压器健康状况影响最大状态量。

3.根据权利要求2所述的一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法，其特征在于，所述状态评估指标体系自上而下分为目标层、因素层和指标层；所述目标层为变压器的综合状态；所述因素层为油化实验、电气实验和油中溶解气体实验数据；所述指标层选取为：油中含水量、介质损耗因素、油击穿电压、油中糠醛含量、绝缘电阻吸收比、极化指数、绕组绝缘介损损耗因素、铁芯绝缘电阻、H2含量、C2H2含量、C2H4含量、总烃含量。

4.根据权利要求1所述的一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法，其特征在于，所述步骤二，包括：选择论域U＝{u₁,u₂,u₃,…，u_n}，每个分类样本u_i由m个评价指标组成，即u_i＝﹛xi₁,xi₂,xi₃,…,xi_m﹜(i＝1,2,3,…,n)，由此可知初始样本矩阵为：

式中，x_nm为u_n个分类样本的第m个评价指标的值；由于各个状态量的量纲不同，在进行矩阵聚类之前需要对其数据标准化处理；标准化的过程首先计算每一列的最大值，如式(2)所示：

M_j＝max{x_1j,x_2j,x_3j,…,x_nj} (j＝1,2,3,…,m) (2)

而后变换得式(3)：

y_ij＝x_ij/M_j (i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,3,…,m) (3)

式中，y_ij是标准化处理之后的数值，Y₀＝(y_ij)_n×m表示处理之后的矩阵。

5.根据权利要求2所述的一种结合FCA-RST-多维状态云模型下的变压器状态评估方法，其特征在于，所述步骤二，包括：采用相似系数中的最大最小法建立模糊相似矩阵，设为R(r_ij)，R中元素r_ij的具体计算规则如式(4)所示：

而后，传递闭包计算得到模糊等价矩阵的计算过程由MATLAB程序实现，设S为模糊相似矩阵，采用平方法进行传递闭包计算：R→R²→R⁴→…，直到R^2k＝R^2k+1时停止，此时R^2k称为R的模糊等价矩阵。