基于在线监测数据的变压器状态综合评估模型

"本文探讨了如何在变压器状态评估中融合在线监测数据，特别是利用油色谱监测数据，以提高评估准确性。文章提出了一种基于小波模极大值的算法，用于识别在线监测数据中的快速渐变拐点和跃变点，从而更精确地捕捉到变压器状态的变化。此外，针对在线监测数据与预防性试验数据的时效性差异，文中构建了一个双层结构的状态评价模型，采用时间可信度指标来调整不同数据源的可信度，使得静态数据也能动态地参与到状态评估中。通过实例分析，证明了融合在线监测数据的综合评估模型相较于传统方法具有更高的准确性。研究还涵盖了多信息融合的方法，包括神经网络、支持向量机、灰色系统理论以及模糊逻辑和证据理论的应用，旨在解决不同数据源的融合问题和不确定性。文章强调，在实际操作中，由于在线监测数据的实时性和预防性试验数据的滞后性，信息可信度的动态变化应得到充分考虑。" 在变压器状态评估中，传统的评估方式主要依赖于定期的实验室检测，如油色谱和介质损耗测试，但这种方法无法捕捉到短时间内设备状态的变化。随着在线监测技术的进步，尤其是油色谱在线监测装置的广泛应用，可以实时获取变压器运行的详细信息。然而，如何有效地利用这些数据进行状态评估成为一个挑战。 文中提出的小波模极大值算法，是一种对在线监测数据进行异常检测和趋势分析的有效工具。它能够识别出数据流中的显著变化点，这对于早期预警潜在故障至关重要。在双层结构的状态评价模型中，时间可信度指标的引入解决了静态数据与动态数据融合时的时效性问题，使得过时的预防性试验数据也能在评估过程中发挥一定作用，确保了状态评估的实时性和准确性。 多信息融合技术，如神经网络、支持向量机、灰色系统理论等，已经在变压器状态评估领域得到了广泛应用。这些技术能够整合多种类型的监测数据，克服单一指标的局限性，提供更全面的设备健康状况评估。而模糊逻辑和证据理论的融合方法则有助于处理信息的不确定性，避免因数据冲突导致的错误判断。 本文的研究对于优化变压器状态评估流程，提升电力系统的安全运行水平具有重要意义。通过不断改进数据处理和融合策略，可以更好地预测和预防变压器可能出现的故障，降低停机风险，保障电力供应的稳定性。