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时间:2020-03-28
《基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评价.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第43卷第l7期电力系统保护与控制Vl01.43NO.172015年9月1日PowerSystemProtectionandControlSep.1,2015基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评价吴奕,朱海兵,周志成,李晓健,熊浩,杨志超,崔玉(1.江苏省电力公司,江苏南京210024;2.江苏省电力公司电力科学研究院,江苏南京2111033.江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心(南京工程学院),江苏南京211167)摘要:针对变压器状态评价中各指标的不确定性、模糊性以及变压器在线监测状态量信息过多的
2、问题,提出一种基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评估新方法。引用信息熵反映数据本身的效用值来计算指标的权重系数,建立了基于熵权模糊物元模型。并采用主元分析法提取了信息数据中的主成分,有效解决了权重分配困难和在线监测状态量过多的问题。最后结合实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。关键词:变压器;熵权;模糊物元模型;主元分析;状态评估Transformerconditionassessmentbasedonentropyfuzzymatter-elementandprincipalcomponentan
3、alysisWUYi,ZHUHaibing,ZHOUZhicheng,LIXiaojian,XIONGHao,YANGZhichao,CUIYu(1.StateGridJiangsuElectricPowerCompany,Nanjing210024,China;2.JiangsuElectricPowerResearchInstitute,Nanjing211103,China;3.JiangsuCollaborativeInnovationCenterofSmartDistributionNetwork
4、,NanjingInstituteofTechnology,Nanjing211167,China)Abstract:Aimingattheproblemofthetransformerconditionassessmentofeachindexintheuncertainty,fuzzinessandtoomanytransformeron—linemonitoringstateinformation,thispaperputsforwardanewmethodoftransformercondition
5、assessmentbasedonentropyfuzzymatter-elementandprincipalcomponentanalysis.Citingtheinformationentropywhichreflectsvalueofthedataitselftocomputetheweightcoeficientofindex,settingupthemodelofentropyfuzzymater-element,andemployingprincipalcomponentanalysismeth
6、odtoextractthemaincomponentsintheinformationdatawhicheffectivelysolvesthedificultyofweightallocationandon-linemonitoringstatequantitytoomuch.Finally,combinedwithexamples,thevalidityandpracticabilityofthemethodisverified.Keywords:transformer;entropy;fuzzyma
7、ter-elementmodel;principalcomponentanalysis;conditionassessment中图分类号:TH133,TM411文献标识码:A文章编号:1674.3415(2015)17。0001—07且其中一些影响指标本身又难以定量描述,这使得0引言变压器状态评价呈现不确定性和模糊性。在对变压变压器是电力系统中非常重要的设备,其运行器运行状态进行综合评价时,由于评价标准不是量可靠性对电网安全稳定运行起着决定性的作用。准化标准,评价范围、评价指标以及评价范围的选择确地对变压器
8、运行状态做出评价,为电力公司提供等都具有模糊性,这使其综合评价模型难以构建。变压器的健康状态信息,对指导实施变压器状态维而采用单项指标进行状态标评价往往会因为遗漏一修和提高设备的可靠性具有重要意义。些有用的信息,而影响评价的准确性。变压器是一个多元复杂体系,其运行状态的影针对上述一系列问题,国内外学者提出了模糊响因素非常多,各因素的影响规律也各不相同,而综合评判法Il之】、神经网络评价法【3_4】、灰色关联分析法
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