应用交叉熵组合预测配电变压器的健康指数

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1、2016年7月25日第33卷第4期通馋电．潦技术TelecomPowerTechnologyJuly25，2016，V01．33No．4文章编号：1009—3664(2016)04—0051—04中图分类号：TM406文献标识码：A攀酶麟瓣。应用交叉熵组合预测配电变压器的健康指数刘会兰1，王慧1，裘实2，孟建辉1(1．华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003；2．国网保定市供电公司，河北保定071000)摘要：预测各个设备的状态能有效地促进配电网状态检修任务的顺利开展。采用AHP灰色聚类的状

2、态评估模型确定配电变压器的健康指数HI。基于交叉熵理论，通过组合方法预测配电变压器的HI。该组合预测方法利用交叉熵理论动态确定改进神经网络和改进马尔科夫链的权重，有机融合了两个单一预测法的优点。整个预测过程，考虑了影响配电变压器全寿命周期中健康指数的重要因素——故障概率密度形状参数和尺度参数的变化。通过具体案例检验了组合方法的合理性和可靠性，为状态趋势预测提供了一种新方法。关键词：AHP灰色聚类；交叉熵理论；组合预测；健康指数；故障概率密度函数ApplyingCrossEntropyCombinatio

3、ntOPredictHealthIndexofDistributionTransformerLIUHui—lanl，WANGHuil，QIUShi2，MENGJian-huil(1．SchoolofElectricalandElectronicEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China；2．StateGridBaodingElectricPowerSupplyCompany，Baoding071000，China)A

4、bstract：Thepredictionofeachequipmenrsstatecaneffectivelypromotethesmoothdevelopmentofthestatemainte—nancetaskofdistributionnetwork．AHPgrayclusteringassessmentmodelisusedtOgainthedistributiontransforlnerhealthindexHLBasedonthecrossentropytheory。thedistrib

5、utiontransformet'sHIiSpredictedbythecombinationmeth—od．ThecombinedpredictionmethodusingcrossentropytheorytOdynamicallydeterminetheweightoftheimprovedneuralnetworkandimprovedMarkovchain，whichcombinestheadvantagesoftwosingleforecastingmethodThewholepredic—

6、tionprocessconsideredtheimportantfactorsaffectingthehealthindexofthewhole1irecycleofdigtributiontransformers，theshapeparameterandscaleparameteroffailureprobabilitydensity．Specificdatatestedtherationalityandreliabilityofthemodel。anditwastoprovideanewmetho

7、dforthestatetrendprediction．Keywords：AHPgreyfixed-weightclustering；crossentropytheory；combinationforecast；healthindex；failureprobabilitydensityfunction0引言状态检修是电网检修体制改革的重要产物，其科学地改善了传统的计划检修不到位和检修过剩的弱点，满足了企业“精益化生产方式”的要求[1弓]。现在全国各供电公司正积极推广状态检修，状态检修强调在设备发生故障前

8、实施检修，而只有准确预测设备的状态发展趋势，才能有效地保证这一点。配电变压器是电能分配的最后一环，直接影响用户的可靠用电。因此对数量众多的配电变压器进行状态趋势分析，预测其未来运行状态，对于保证用户可靠持续供电，降低电网企业运营维护成本具有重要意义。目前对于变压器的寿命预测m]世界上已存在多种预测方法，但很少有利用变压器当前运行状态的综合健康程度来进行状态趋势预测的。现在是信息化的社会，电力系统也快速迈进信息化时代，在电力系统可靠性评估中信