基于模糊综合理论的电力变压器故障诊断的软件编程.pdf

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1、第47卷第7期Vol.47No.72010年7月TRANSFORMERJuly2010基于模糊综合理论的电力变压器故障诊断的软件编程1233朱建勇，唐勇波，欧阳伟，沈力军（1.江西理工大学南昌校区信息工程系，江西南昌330013；2.江西宜春学院物理科学与工程技术学院，江西宜春336000；3.中国瑞林工程技术有限公司，江西南昌330002）摘要：提出了一种模糊诊断模型—模糊综合评判诊断法，并给出了实例。关键词：电力变压器；故障；诊断；模糊理论中图分类号：TM406文献标识码：B文章编号：1001－8425（2010）07－0041－04SoftwareProgrammingofPow

2、erTransformerFaultDiagnosisBasedonFuzzySinthesisTheory1233ZHUJian-yong,TANGYong-bo,OUYANGWei,SHENLi-jun（1.JiangxiUniversityofScienceandTechnology,Nanchang330013,China;2.YichunUniversity,Yichun336000,China;3.ChinaNerinEngineeringCo.,Ltd.,Nanchang330002,China）Abstract：Thefuzzydiagnosismodelandthef

3、uzzysynthesisdiagnosismethodarepre-sented.Theexampleisgivenout.Keywords：Powertransformer；Fault；Diagnosis;Fuzzytheory陷，并详细阐述了求解步骤、流程图及数据库表的设1引言计要点。电力变压器是电力系统中重要的电气设备，其2模糊综合理论诊断运行状态的安全与否直接关系到整个电力系统的运行稳定性。目前人工智能技术应用于变压器故障诊模糊综合诊断的核心即模糊变换器，如图1所断，如专家系统、神经网络及灰色理论等。但每种方示。模糊变换是通过故障症状的隶属度求出各种故法都有自己的缺点，如灰色

4、算法需要大量的故障样障原因的隶属度。本，否则其诊断效果难比改良三比值法；人工神经网根据图1可以得到公式为：b=Cо!R，C、b、R!为络当学习样本数目多及输入输出较为复杂时，网络模糊综合评判模型的三个基本要素，其中C为故障收敛速度慢甚至不收敛，并容易造成局部极小的问!症状因素集，b为结果集，R为模糊关系矩阵，о为模题。糊诊断算法。下面是从软件编程角度分别求解C、GB/T7252-2001《变压器油中溶解气体分析和!R、b的步骤。判断导则》的改良三比值法是目前国内诊断油浸变压器故障诊断较为有效的方法，其诊断可靠率达故障症状隶属度模糊变换R!故障原因隶属度80%以上，但此方法目前存在编码缺

5、损和临界值判图1模糊综合诊断数学模型据缺损，这是制约油中溶解气体分析方法发展的一Fig.1Modeloffuzzyfaultdiagnosis大因素。已经有些文献讨论模糊理论应用于变压器故障诊断。本文中主要探讨在电力变压器故障诊断2.1C的求解中应用模糊综合理论来改正改良三比值法的一些缺在大型电力变压器油中溶解气体的离线检测基金项目：江西省科技支撑项目（项目名：基于专家系统大型企业动力厂安全监控和节能运行系统的研发）42第47卷分析和在线监测系统中，目前是采用改良三比值法2.2模糊关系矩阵RΣ的求解进行故障诊断，根据现场测得或通过传感器测得的Σ模糊关系矩阵R全面地刻画了因数集与故障集H

6、2、CH4、C2H6、C2H4及C2H2五种气体的组分可通过之间的隶属度关系。假设故障集有9种故障，分别为公式（1）分别计算出来。故障1（f1）：局部放电；故障2（f2）：低温过热＜150℃；X=C2H2，Y=CH4，Z=C2H4（1）故障3（f3）：低温过热150℃～300℃；故障4（f4）：中温C2H4H2C2H6过热300℃～700℃；故障5（f5）：高温过热＞700℃；故按照改良三比值法原理，X、Y、Z分别对应0、1、障6（f6）：低能放电；故障7（f7）：低能放电兼过热；故2三个编程中的一个，即X0、X1、X2，Y0、Y1、Y2，Z0、Z1、障8（f8）：电弧放电；故障9（f

7、9）：电弧放电兼过热。针Z2，通过公式（2）计算出X、Y、Z构成的编码组合。对因数集（27个向量分量）与故障集（9个向量分量）Cijk=Xi∧Zk=min（Xi，Yj，Zk）（2）Σ的隶属度关系得到R为：式中Cijk表示所测气体组分隶属于故障编码组ΣΣΣr0，1r0，2……r0，8r0，9Σ合ijk的隶属度（i，j，k=0，1，2）。ΣΣΣΣΣrr……rrΣΣ1，11，21，81，9ΣX、Y、Z可能出现的故障编码组为X0Y0Z0、X0、ΣΣΣΣ