浅谈变压器运行工况实时监测和辅助决策

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1、浅谈变压器运行工况实时监测和辅助决策【摘要】电力变压器是电力系统最重要的电气设备之一，其运行的稳定性和安全性直接关系着供电质量和电网稳定性。木文以变压器为研究对象，提出变压器运行工况实时监测与辅助决策的实现方法，并对相关内容进行了简单阐述。【关键词】变压器运行工况；实时监测；辅助决策•、八一刖§电力变压器是电力系统最重要的电气设备2—，其运行的稳定性和安全性直接关系着供电质量和电网稳定性，任何变压器的停电都是灾难性的事故。另外，变压器运行多长时间检修一次、发生多少起故障后需要进行检修，国内目前还没冇科学的定论和统一的标准，对变压器的维护检修

2、，人多采用计划检修模式，计划检修存在着严重的缺陷，如临时性维修频繁、维修不足或维修过剩、盲目维修等，这使设备维修耗资巨大。因此，有必要综合传感技术、微电子技术、计算机软硬件技术和数字信号处理技术，开展变压器远方在线监测工作，通过第三方系统或终端装置采集变压器运行数据，利用主站计算机软件对数据进行分析和评估，及时发现变压器运行过程中的问题，进行变压器运行工况实时预警，提醒相关人员检查确认并消除相关问题，同时辅助决策检修计划，克服定期检修的盲目性。1监测技术变压器结构较为复杂，变压器在运行过程中常见的问题、存在的异常或隐患，很难被诊断出来或者找

3、出位置，且停电时有些重要数据也不能测试。通过建立变压器运行工况多参数在线监测和分析模型，可以诊断故障并找出位置等有价值的数据,因此，变压器运行工况在线监测技术日益重要。目前国内外开展有关变压器监测项目主要包括温度监测、振动监测、局部放电监测、油色谱在线监测和频率响应监测等。但是，各终端设备或后台主站各自为政，一般都不能实现大的系统集成，采样信号较少、采集数据不足、分析精度不高、计算模型简单，同时存在人机交互性不够友好、联网能力弱、实用性差等缺点。因此，为了开展变压器运行工况的实时预警工作，有必要进行监测数据的信息整合工作。一般来说，可以通过

4、接驳调度自动化系统、变电站综合自动化系统、继电保护及故障信息子站系统、油色谱后台主站管理系统等第三方系统获取数据，对于没有建立系统性的设备和对象，可以通过直接与设备实现通讯的建立和数据的获取。数据获取成功，通过在线进行数据清洗和存储，建立变压器运行工况在线监测和分析模型。2趋势分析趋势分析是单一因素的动态变化过程的一个预测，影响变压器运行的因素很多，对于不同类型的因素，所采用的增长模型各不相同，不同的温度环境、不同的负荷状况、不同的动流指标对于增长的趋势分析也各不相同。为保证趋势预测的可行性，降低趋势预测难度，可以采用分类迭加的方法进行预测

5、。比如在分析负荷增长模型的时候，假设温度和电流等其他监测量不变，在分析温度增长模型的时候，假设负荷和其他的影响因素不变，通过不同的模型算法，并结合专家知识库及以往的经验历史数据科学、准确的进行负荷或者温度增长的趋势分析。3贝叶斯网络状态评估面向变压器异常运行状况评估应用贝叶斯网络。其建造所需要的信息來自多种渠道，如监测数据，温度或负荷等增长变化趋势，变压器参数信息以及专家知识库等。首先将变压器异常运行分为各个相互独立且完全包含的类别，然后对各类杲常运行状况分别建造贝叶斯网络模型。需要注意的是，评估模型只在发生异常时启动,因此无需对变压器正常

6、运行状态建模。通常变压器异常运行由一个或几个原因造成的，这些原因又可能由一个或几个更低层次的原因造成。建立起网络的节点关系后，还需要进行概率估计。具体方法是假设在异常运行即将出现的情况下，估计该异常状况的各个节点的条件概率，这种局部化概率估计的方法可以大大提高效率。4多因子异常预警体系传统的异常预警算法，只能够单纯通过温度、湿度或者负荷来判断变压器的运行状况，不能够结合动稳电流、套管及油色谱等运行信息统一判别变压器的运行健康状态，估算结果不准确，存在一定的误差。采用基于学习推理人工神经网络的多因子预警体系，多因子预警体系能够通过监测数据、设

7、备参数和环境因子等，进行变压器的机械特性分析和气体绝缘分析，对分析结果进行不同权重的计算，对计算结果进行合理的分级预警,能够更加准确科学的提供变压器异常预警。为了实现科学、准确的多因子预警机制，建立完善的预警模型，通过设备参数、监测信息等建立预警样本、处理不完备信息、数据离散化、属性简约、生成规则、规则过滤这些处理过程，结合预建的预警规则库，最终完成综合预警，计算出科学、准确的预警级别和信息。5单目标多约束辅助决策单冃标多约束的辅助决策，通过对变压器运行状态评估、未来的温度、负荷趋势、变压器的历史负荷曲线以及电网结构模型，结合辅助决策模型和

8、专家历史知识库，能够科学、自动、准确的得出多种异常运行方式的解决方案及其效果的预估，能够得出当前变压器的最佳运行方式、急救负载的实际调节量和解决方案的预计效果。在负荷调整实施过程