基于电力变压器绝缘状态评估和寿命预测的全寿命周期检修决策研究

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1、基于电力变压器绝缘状态评估和寿命预测的全寿命周期检修决策研究 摘要 电力变压器是电力系统中能量传输和转换的核心，其运行状态直接影响到电网的安全与稳定运行。当前，我国已有较多变压器的运行年限超过二十年，这些变压器的绝缘状态各有不同，发生故障的概率也千差万别。变压器一旦发生故障可能会造成经济的巨大损失，甚至产生严重的社会影响。但是，盲目的维修也会导致大量人力物力资源的浪费。因此，对变压器进行有效的状态评估和绝缘寿命预测，分析变压器的全寿命周期成本和运行风险，综合考虑变压器运行的可靠性和经济性，制定恰当的运行维护和状态检修策略，降低事故发生的几率，具有重要的理论

2、和实际意义。 论文在搜集整理大量技术标准、规程导则及变压器实际运行状态数据的基础上，以油中溶解气体为特征量深入研究了基于殖民竞争法优化支持向量机的电力变压器故障诊断和基于云预测理论的变压器故障预测方法，对基于时温水叠加的电力变压器绝缘寿命评估模型进行了研究，研究了云理论与证据推理融合的绝缘状态评估模型，在构建变压器风险评估模型和全寿命周期成本模型的基础上，根据变压器的健康状态和预期绝缘寿命，兼顾变压器运行的可靠性和经济性，对运行中的电力变压器进行运行维护和检修策略策略的制定。论文取得的创新性成果主要有： 将多分类支持向量机（SVM）应用于电力变压器故障诊

3、断中，通过组合编码构造多个二分类SVM分类器实现多类分类。利用殖民竞争算法（ICA）获得SVM分类模型的最优参数，应用交叉验证（CV）的思想来提高分类算法的整体泛化性能，并采用加州大学欧文分校机器学习数据库的基准数据集进行验证。变压器故障诊断实例分析表明，提出的基于ICA和SVM分类方法对电力变压器进行故障诊断是准确和有效的；与传统的IEC三比值法、径向基神经网络（RBFNN）及粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的变压器故障诊断方法相比，提出的方法故障诊断时间短，收敛速度快，在训练和测试阶段都获得了较高的准确率。 研究了基于油中溶解气体（DGA）的云理

4、论故障预测方法，在云变换和云跃升的基础上基于云分布特征分析建立基于云推理的多重故障诊断模型和基于云推理的变压器短期故障预测模型，避免了传统基于时间序列的预测算法（如支持向量机和灰色预测模型等），在油中溶解气体数据异常波动较大时误差偏大，鲁棒性较差，且无法有效解决非等间隔时间序列数据预测的问题。实例研究表明，提出的基于云推理的多重故障诊断模型能为变压器的多故障诊断提供一条新思路，基于中溶解气体的云理论故障预测方法与支持向量机和灰色预测方法相比，在油中溶解气体数据异常波动较大时，无论在预测精度和稳定性方面均具有一定的优势。 为改进现有的油纸绝缘热老化寿命评估模

5、型，使模型的预测结果更为准确，研究了初始水分含量及温度对油纸绝缘试品的加速热老化特性影响。在获取变压器纸中水分含量方面，对基于FDS的变压器纸中水分含量评估法和基于油纸水分平衡曲线的纸中水分评估法进行了研究。在获取变压器绝缘老化状态方面，对基于FDS的变压器绝缘老化状态评估法和基于油中糠醛含量修正的绝缘老化状态评估法进行了研究。采用变压器负载导则中对变压器热点温度的计算模型对变压器进行平均温度的计算，以绝缘纸聚合度作为表征老化程度的特征参量，引入纤维素累积损失动力学方程研究其在老化过程中的变化规律，在时温叠加方法基础上提出一种时间–温度–水分叠加的新方法，并

6、改进了热老化寿命评估模型。结果表明，与之前的寿命模型相比，改进的模型不但考虑了温度对绝缘纸热老化速率的影响，而且考虑了不同初始水分含量对油纸绝缘热老化的加速作用，有助于对油纸绝缘的热寿命进行更为合理的评估。 针对变压器绝缘状态评估中存在影响评估结果因素多、评估因素不相容且影响程度又不尽相同的难题，提出了基于云理论和证据推理融合的变压器绝缘状态合决策模型，构建了云隶属度函数来描述评估模型的因素层指标，根据云理论评估结果确定证据推理决策模型的原始基本概率分配，利用证据融合得到了辨识框架中基本概率分配函数，最后基于最大基本概率分配函数决策规则进行评估目标判定。

7、 针对在电力变压器传统风险评估中未将风险经济性量化的问题，提出了一种综合考虑可靠性与经济性的变压器风险评估模型。在综合考虑检修对故障率影响的基础上，通过量化变压器的系统性风险、故障修复风险、人员安全风险、环境污染风险综合进行变压器风险评估，为变压器的状态检修提供了技术支持。 针对现有变压器检修策略制定中仅考虑其可靠性运行，忽略经济性运行的情况，本文综合考虑变压器运行的可靠性与经济性，建立了基于风险评估与全寿命周期成本分析的变压器检修策略决策模型，该模型根据变压器的状态信息获得其故障概率，在保证变压器在寿命周期内可靠性指标大于最低可靠性要求的基础上，以变压器

8、检修的风险收益与年成本比值综合最优作为最优检修策略的