综合灰色模型在电力变压器故障预测中的应用.pdf

万方数据综合灰色模型在电力变压器故障预测中的应用Model张丽萍1，杨柳1，黄锷1，李刚2ComprehensiveTransformers引言ApplicationofGrayinFaultPredictionPower用的预测方法为灰色预测模型-1。(1．广东电网公司佛山供电局，广东佛山528000；2．武汉大学电气工程学院，湖北武汉430072)ZHANGLi-pin91，YANG“u1，HUANGE1，LIGan92O电力变压器是电力系统输配电环节非常重要的电气设备，其运行状态对整个电力系统的安全、稳定运行具有重要影响。一旦电力变压器运行状态劣化．所引发的故障将对电网造成不可预料的损失。为此，确保电力设备的安全可靠运行在经济高速发展的今近些年来电力行业积极应用在线监测技术．开展状态维护．加强设备的常规测试和综合分析．及时消除一些设备隐患；同时也可以减少不必要的停电检修，避免由于“过度检修”所造成的损失，有效地延长了设备的使用寿命。研究电力变压器故障预测技术．对电力变压器的运行状态进行监测．提前发现变压器的潜在故障因素，对于提高电网供电可靠性和运行安全性、降低变压器的维修费用、减少变压器故障带来的经济损失具有十分重要的意义。目前，对变压器油中溶解气体的分析是判断变压器运行状态的重要检测手段．变压器在运行生产中，当存在内部故障或潜伏性过热时，如匝间短路、接触不良、局部发热等，会使得变压器油和绝缘材料逐渐老化和分解，通过分析油中溶解气体的成分含量可判断其运行状态。由于导致电力变压器故障的因素的不确定性，不同类型的故障也不能明确其对应产生的气体成分及含量，因此对此类灰色系统．常传统灰色模型具有所需的样本数据少、计算简便等优点，但其本质上是一种指数增长型模型，而变压摘要：通过改进的综合灰色模型对电力交压器油中溶解气体浓度进行预测，进而对电力变压器的故障进行预测．为电力变压器状态检修工作的顺利开展提供数据支持。该模型在传统灰色模型的基础上加以改进，对原始数据弱化处理以减少其随机性。通过残差修正模型提高预测精度。利用此模型在某供电公司220中溶解气体历史数据的基础上进行预测，发现预测结果与油中气体分解物含量的发展趋势基本一致，证明该预文章编号：1673-7598(2013)lo_∞44—04(1．FoshanEngineering，Wuhan430072，China)sequences．Thetransformertransformer；fault天显得尤为重要。术一DI>zkV主变压器的油测模型具有较强的实用性。关键词：综合灰色模型；电力变压器；故障预测；GM(1，1)中圈分类号：TM41文献标志码：AUniversity，WuhanpowerpotentialGM(1，1)methodandmodel；powerprediction；GM(1，1)SupplyBureauGuangdongGridCompany，Foshan528000，China；2．SchoolElectrical基金项目：国家重点基础研究发展计划资助项目(973项目)724500)。电网技Abstract：Thecomprehensivegraymodelbasedmethodpredictthedissolvedconcentrationoil,andthenfaultbepredicted．Fimfly，thenon-equMintervaltimeisconvertedintoequMinterval．Secondly，classratioappliedsequence，andweakeningtreatmentusedforunqualifiedFinally，thecalculateprediction．TheprecisioncalculatedcarriedresidualmodificationmaderesultshowshilghpracticalitythroughpredictingoilhistoricaldatafromsupplyKeywords：comprehensive(2009CBvv》zoJI∞工cpaperproposestogassequencetestsequence．outcompany．canona万方数据刖=学ie{1，2，⋯，n)116)』訾描1_6訾垴=6(1一。n)(Xo(1)一丢)。矗彪：1，2，⋯，n△￡0=士∑Ati=三it。咱)1灰色模型原理X1(七)=乞X0(i)k：l，2，⋯，凡器发生故障的原因具有不确定性和随机性，油中气体数据并不一定具备严格的指数增长规律．传统灰色预测模型的精度有待提高，以符合工程实际需求。本文在传统灰色模型的基础上，建立了综合灰色模型。该模型对原始数据弱化处理以减少其