郭曉斌 ,程樂峰 ,王國平 ,許愛東 ,簡(jiǎn)淦楊 ,余 濤,魏文瀟
(1.南方電網(wǎng)科學(xué)研究院,廣東 廣州 510080;2.華南理工大學(xué) 電力學(xué)院,廣東 廣州 510640)
大型油浸式電力變壓器作為電力系統(tǒng)的樞紐設(shè)備,其運(yùn)行可靠性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定。因此,準(zhǔn)確評(píng)估其可靠性水平是電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要保證。在狀態(tài)評(píng)估和維修方面,文獻(xiàn)[1]提出基于云理論和前景理論的變壓器狀態(tài)維修策略綜合評(píng)價(jià)模型,文獻(xiàn)[2]提出基于合作博弈和云模型的變壓器狀態(tài)評(píng)估方法;在變壓器可靠性分析方面,研究尚處于起步階段,方法單一,理論發(fā)展不完善,其中,文獻(xiàn)[3-4]通過故障樹分析法對(duì)電力變壓器可靠性進(jìn)行了分析,文獻(xiàn)[5]基于馬爾可夫過程,建立了綜合的變壓器可靠性評(píng)估模型。這些研究方法大多基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律,缺乏對(duì)變壓器的個(gè)體差異性的考慮。變壓器是由多個(gè)系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜集合體,繞組油紙絕緣系統(tǒng)作為變壓器最核心的部分,決定了變壓器的壽命,其可靠性水平直接關(guān)系著變壓器能否正常運(yùn)行,準(zhǔn)確評(píng)估其可靠性水平,對(duì)于防止絕緣故障過早發(fā)生具有重要意義[6]。目前,變壓器油紙絕緣的相關(guān)研究主要集中在老化特征參量時(shí)效老化規(guī)律方面,對(duì)其可靠性評(píng)估方法的研究比較少,文獻(xiàn)[7]在對(duì)相關(guān)特征參量進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,選取聚合度、糠醛體積分?jǐn)?shù)等作為反映變壓器油紙絕緣可靠性的特征參量,建立了混合威布爾(Weibull)模型,但是模型本身停留在實(shí)驗(yàn)室層面,考慮到現(xiàn)階段供電企業(yè)不具備測(cè)試聚合度的條件,且很少對(duì)糠醛含量進(jìn)行測(cè)試,特征參量獲取比較困難。此外預(yù)防性試驗(yàn)規(guī)程規(guī)定糠醛的測(cè)試周期為6 a,期間變壓器濾油、檢修等操作對(duì)糠醛含量影響很大,影響了模型的準(zhǔn)確性,這造成了模型推廣的難度。相對(duì)而言,溶解氣體分析DGA(Dissolved Gas Analysis)蘊(yùn)含數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)容易獲得,是研究變壓器內(nèi)部特性的首推特征量,DGA數(shù)據(jù)既可以離線獲取也可以通過在線監(jiān)測(cè)的手段獲取,具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[8]針對(duì)油紙絕緣系統(tǒng)建立了熱老化模型,但其輸入維度單一,模型建立后不能根據(jù)變壓器健康狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正,模型尚未成熟。基于此,本文選取變壓器油紙絕緣系統(tǒng)作為評(píng)估對(duì)象,取熱點(diǎn)溫度HST(Hot Spot Temperature)為核心點(diǎn),結(jié)合Weibull分布和Arrhenius反應(yīng)定律,建立了基于HST的變壓器老化故障模型,并利用油中溶解氣體分析數(shù)據(jù),結(jié)合灰色理論對(duì)模型進(jìn)行修正,確保評(píng)估值能反映變壓器的實(shí)際可靠性水平。
影響變壓器油紙絕緣性能,造成絕緣老化的因素有多種,但變壓器內(nèi)部溫度,特別是繞組HST對(duì)油紙絕緣系統(tǒng)的影響是最核心的[9]。鑒于目前變壓器熱點(diǎn)位置很難確定,且大部分已經(jīng)服役的變壓器并未預(yù)先安裝溫度傳感器,后期植入傳感器的實(shí)現(xiàn)難度較大[10-11],近年來,國際上推薦采用建立熱模型對(duì)變壓器熱特性進(jìn)行評(píng)估和研究。IEEE Std C57.91—2011和IEC Std 60076-7推薦了變壓器繞組HST計(jì)算經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停罢邔?duì)計(jì)算變壓器頂層油溫和繞組HST的經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行了定義,即HST由環(huán)境溫度、頂層油溫或底層油溫以及繞組熱點(diǎn)對(duì)油溫的溫度梯度計(jì)算得到;后者假設(shè)繞組溫升分布曲線(本文中為直線)與油溫溫升分布曲線為2條平行直線,即二者斜率相等,如圖1所示。本文采用 IEEE規(guī)程[9]所給的HST計(jì)算方法計(jì)算繞組HST。
圖1 油浸式變壓器內(nèi)部溫度特性曲線Fig.1 Internal temperature characteristic curve of oil-immersed transformer
Weibull分布是可靠性工程中非常重要的一種分布形式,其分布適應(yīng)性非常好,可以模擬多種失效率變化形式。運(yùn)用Weibull故障分布可以對(duì)遞減和遞增故障率進(jìn)行建模,Weibull分布的故障率函數(shù)定義為:
其中,η 為尺度參數(shù),η>0;β 為形狀參數(shù),β>0;t為時(shí)間,單位為a。η和β的值可通過最大似然估計(jì)法得到[7,12]。 根據(jù)形狀參數(shù) β 的不同,Weibull分布可簡(jiǎn)化為指數(shù)分布或瑞利分布,這使得其具有很強(qiáng)的兼容特性,通過參數(shù)的變化可以很好地表示不同分布特點(diǎn)的函數(shù)分布,因此該故障率表達(dá)式可以很好地對(duì)退化設(shè)備損耗時(shí)期的設(shè)備故障率進(jìn)行描述。
變壓器絕緣老化故障率與繞組HST存在非常緊密的聯(lián)系,而HST主要取決于環(huán)境溫度以及變壓器所帶的負(fù)荷,最熱點(diǎn)常常位于電力變壓器的高壓繞組或低壓繞組的頂部或中部。IEEE規(guī)程[9]推薦的HST計(jì)算流程如圖2所示。
圖2 繞組熱點(diǎn)溫度計(jì)算流程圖Fig.2 Flowchart of winding HST calculation
圖2中,K為變壓器實(shí)際負(fù)荷與額定負(fù)荷的比值;R為額定負(fù)荷狀態(tài)下的負(fù)荷損耗與空載損耗的比值;m和n為經(jīng)驗(yàn)常數(shù),其值與變壓器的冷卻方式有關(guān);s為復(fù)頻率;τω為在溫度點(diǎn)位置的時(shí)間常數(shù),單位為h;τTO為變壓器油的時(shí)間常數(shù),單位為 h;ΘA為瞬時(shí)環(huán)境溫度,ΔΘTO,R為額定負(fù)荷下的頂層油溫升,ΔΘH,R為額定負(fù)荷下HST相對(duì)于頂層油溫的溫升,ΔΘH、ΔΘTO和 ΔΘAe分別為繞組 HST相對(duì)于變壓器頂部油溫的增量、頂層油溫相對(duì)于環(huán)境溫度的溫升及滯后的環(huán)境溫度,單位都為℃。
根據(jù)圖2得到繞組HST的計(jì)算式為:
油浸式電力變壓器繞組絕緣系統(tǒng)的老化過程是一個(gè)單向不可逆的過程,隨著時(shí)間的推移,絕緣材料的機(jī)械性能、介電強(qiáng)度和電阻性能都會(huì)下降,如果變壓器由于絕緣老化而失效,那么變壓器的壽命也將終止。諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的獲得者Arrhenius指出了絕緣材料在使用過程中,溫度與絕緣材料化學(xué)反應(yīng)速率的內(nèi)在關(guān)系,并推導(dǎo)出著名的Arrhenius方程:
其中,L為絕緣材料的預(yù)期壽命;系數(shù)B、C與絕緣材料的種類、激活能量有關(guān),可通過耐熱試驗(yàn)測(cè)得;T為材料溫度,即變壓器持續(xù)運(yùn)行時(shí)的繞組HST。
當(dāng)Weibull分布應(yīng)用于描述老化進(jìn)程時(shí),故障率由式(4)表示:
令η=L,則Arrhenius-Weibull模型的故障率函數(shù)為 λa(t|ΘH),將式(3)代入式(1),得到故障率函數(shù)如式(5)所示:
其中,參數(shù)β、B、C的求取通常采用最大似然估計(jì)法。本文充分參考國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)[13-19],采用了借助高斯分布來估計(jì)參數(shù)的新方法,具體包括2個(gè)步驟:首先,借助高斯分布中σ、μ的值對(duì)Weibull分布的參數(shù)η、β進(jìn)行估算;然后,對(duì)于Arrhenius-Weibull模型,令β保持不變,用η的值來估算B和C的取值。
在變壓器正常老化條件下,上節(jié)建立的基礎(chǔ)模型可以很好地反映油紙絕緣系統(tǒng)的故障率水平;但變壓器投運(yùn)之后,局部放電、高溫過熱等一些不可預(yù)知因素打破了正常老化的連續(xù)性,導(dǎo)致變壓器絕緣惡化、故障率水平增高,基礎(chǔ)模型的評(píng)估準(zhǔn)確性大幅降低,此時(shí)就需要對(duì)模型進(jìn)行修正,以保證曲線預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
一般而言,變壓器在正常工作狀態(tài)下不產(chǎn)生特征氣體,但是當(dāng)變壓器內(nèi)部存在局部過熱或電弧高溫等故障時(shí),會(huì)分解產(chǎn)生氣體并不斷溶解在變壓器油中。氣體的產(chǎn)生意味著變壓器內(nèi)部發(fā)生故障,內(nèi)部故障縮短了變壓器油紙絕緣系統(tǒng)的預(yù)期壽命,而變壓器的預(yù)期壽命與HST滿足指數(shù)關(guān)系[13]。因此,通過對(duì)變壓器預(yù)期壽命的修正,可得到等效HST,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)將局部過熱或電弧過熱等故障對(duì)絕緣的影響用等效HST進(jìn)行量化。
本文選取了 DGA 數(shù)據(jù)中的氫氣(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)、乙炔(C2H2)這 5 種氣體作為電力變壓器油紙絕緣狀態(tài)的評(píng)估指標(biāo)。這些氣體與內(nèi)部故障的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。使用灰色理論中的灰關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到灰色靶心度Q(0.33≤Q≤1),評(píng)估對(duì)象的等級(jí)由靶心度決定,同時(shí)結(jié)合變壓器的實(shí)際故障分布情況將變壓器健康狀態(tài)分為 5 個(gè)等級(jí)[20-22],分別為[0.9,1.0]、[0.6,0.9)、[0.5,0.6)、[0.4,0.5)和[0.33,0.4)。
表1 不同故障類型產(chǎn)生的氣體Table1 Gases generated by different fault types
變壓器健康狀態(tài)與變壓器預(yù)期壽命存在著必然聯(lián)系,即變壓器運(yùn)行狀態(tài)良好,相應(yīng)的變壓器油紙絕緣系統(tǒng)的預(yù)期壽命就會(huì)延長;變壓器健康狀態(tài)惡劣,相應(yīng)的變壓器油紙絕緣系統(tǒng)劣化加快,預(yù)期壽命縮短。為了建立兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,本文參考相對(duì)劣化度的模型架構(gòu)[23-24],建立變壓器預(yù)期壽命修正模型。
引入級(jí)差系數(shù) αi(i=1,2,3,4)和 δi(i=1,2,3,4)來調(diào)整變壓器油紙絕緣系統(tǒng)的故障程度與變壓器預(yù)期壽命的對(duì)應(yīng)關(guān)系,其中,αi用來調(diào)整靶心度與變壓器預(yù)期壽命的比例關(guān)系;δi是考慮靶心度與變壓器預(yù)期壽命可能不滿足線性關(guān)系而引入的,δi值越大,對(duì)應(yīng)的壽命縮短趨勢(shì)越平緩,兩者的值采用專家評(píng)測(cè)的方法確定,具體對(duì)應(yīng)關(guān)系如下。
第1級(jí)別:靶心度范圍為[0.9,1.0)。對(duì)應(yīng)的變壓器預(yù)期壽命修正系數(shù)為:
第2級(jí)別:靶心度范圍為[0.6,0.9)。對(duì)應(yīng)的變壓器預(yù)期壽命修正系數(shù)為:
第3級(jí)別:靶心度范圍為[0.5,0.6)。對(duì)應(yīng)的變壓器預(yù)期壽命修正系數(shù)為:
第4級(jí)別:靶心度范圍為[0.4,0.5)。對(duì)應(yīng)的變壓器預(yù)期壽命修正系數(shù)為:
第 5級(jí)別:靶心度范圍為[0.33,0.4)。 若能修好,根據(jù)變壓器維修后的恢復(fù)情況,結(jié)合壽命損失恢復(fù)因子,再計(jì)算相應(yīng)的故障率。
修正后的預(yù)期壽命Zeq:
其中,Z為由基礎(chǔ)模型求得的原始預(yù)期壽命。
則修正后的壽命損失量Z′:
其中,αi、δi為經(jīng)驗(yàn)值,需要根據(jù)實(shí)際變壓器歷史運(yùn)行、檢修數(shù)據(jù)進(jìn)行確定。為了便于說明,本文假定變壓器繞組絕緣系統(tǒng)的壽命損失量與變壓器的狀態(tài)量成嚴(yán)格正比例關(guān)系,取 αi= δi=1(i=1,2,3,4),則變壓器各狀態(tài)等級(jí)對(duì)應(yīng)的壽命損失范圍如表2所示。
表2 變壓器繞組絕緣系統(tǒng)的狀態(tài)等級(jí)與預(yù)期壽命的關(guān)系Table 2 Relation between status grade and expected life of transformer winding insulation system
可見,HST是基礎(chǔ)評(píng)估模型和修正模型的連系紐帶,灰色修正模型通過對(duì)變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)的處理,建立狀態(tài)數(shù)據(jù)值和HST的對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而求得等效HST,實(shí)現(xiàn)了對(duì)基礎(chǔ)模型的動(dòng)態(tài)修正。
變壓器在投運(yùn)之后,根據(jù)變壓器的運(yùn)行情況會(huì)進(jìn)行相應(yīng)的檢修(本文僅考慮變壓器油紙絕緣系統(tǒng)的檢修)。檢修是變壓器狀態(tài)連續(xù)性的中斷,經(jīng)過檢修后,變壓器的預(yù)期壽命延長,對(duì)應(yīng)的等效HST降低。結(jié)合役齡回退因子的概念[25-26],本文引入預(yù)期壽命損失恢復(fù)因子χ,變壓器在經(jīng)歷大修或?yàn)V油等涉及繞組絕緣系統(tǒng)的維修后,預(yù)期壽命Z″可表示為:
其中,Z″為變壓器新預(yù)期壽命;Z′為維修前一次修正后的預(yù)期壽命;Z′eq為維修前一次修正后的壽命損失量。由預(yù)期壽命和HST的對(duì)應(yīng)關(guān)系,可得到該預(yù)期壽命下對(duì)應(yīng)的等效HST,即Heq,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)原始模型的修正。
修正后的故障率曲線是一條動(dòng)態(tài)曲線,從幾何意義來說,修正后的曲線由一條靜態(tài)的指數(shù)曲線變成了一條動(dòng)態(tài)階梯狀曲線。
為驗(yàn)證本文所提的可靠性模型的有效性,以廣東電網(wǎng)公司江門供電局某變電站110kV 2號(hào)主變壓器為例進(jìn)行計(jì)算分析,表3為變壓器的設(shè)計(jì)參數(shù)。
表3 待評(píng)估變壓器的設(shè)計(jì)參數(shù)Table3 Design parameters oftransformer to be evaluated
表4為變壓器可靠性評(píng)估模型的相應(yīng)參數(shù),其中χi為濾油時(shí)變壓器的預(yù)期壽命損失恢復(fù)因子,χj為大修時(shí)變壓器的預(yù)期壽命損失恢復(fù)因子,兩者均為經(jīng)驗(yàn)參數(shù);τTO,R為額定負(fù)荷下變壓器油的時(shí)間常數(shù)。
表4 相關(guān)系數(shù)取值表Table 4 Value of correlation coefficients
從江門氣象局取得該地區(qū)歷年的溫度數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)區(qū)間為1957—2013年,其中,歷年1月份平均氣溫如圖3所示。
圖3 江門市歷年1月份平均氣溫變化曲線Fig.3 January average temperature curve of Jiangmen from 1957 to 2013
本文求取歷年溫度的平均值作為溫度的基準(zhǔn)值,即取57組溫度數(shù)據(jù)的平均值,以月平均氣溫為基準(zhǔn),得到全年12個(gè)月的每月平均氣溫,其中1月份的平均氣溫為13.9℃,同理可求得其他月份的氣溫平均值,如表5所示。
表5 江門市月平均氣溫Table5 Monthly average temperatures of Jiangmen
為了更好地反映變壓器所帶負(fù)荷的大小,需要考慮以下兩方面:
(1)短期內(nèi)負(fù)荷是按日循環(huán)的,即日循環(huán)曲線;
(2)長期內(nèi)變壓器負(fù)荷是按年循環(huán)的,一年內(nèi)隨季節(jié)的不同,用電負(fù)荷會(huì)展現(xiàn)一定規(guī)律,為了全面把握負(fù)荷變動(dòng),同時(shí)考慮計(jì)算量和可行性。
基于上述2點(diǎn),制定以下等效方案。
(1)取每月1日、11日、21日的負(fù)荷,全年取36d。
(2)以h為單位對(duì)負(fù)荷曲線進(jìn)行量化。工程實(shí)踐中,變壓器負(fù)荷常用電流進(jìn)行度量,本文延續(xù)這個(gè)做法,使用實(shí)際電流值與額定電流值的比值作為負(fù)荷率標(biāo)幺值,選取2013年1月1日的HST計(jì)算方法進(jìn)行說明,其變化率曲線如圖4所示。
圖4 主變負(fù)荷率曲線Fig.4 Load rate curve of main transformer
首先,求取變壓器的HST,采用IEEE規(guī)程推薦的HST計(jì)算模型可以求得各個(gè)小時(shí)段的熱點(diǎn)溫升,如圖5所示。
圖5 溫升曲線Fig.5 Temperature rise curve
文獻(xiàn)[13]對(duì)154臺(tái)電力變壓器的壽命分布情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,借助高斯分布確定了Arrhenius方程的經(jīng)驗(yàn)值,借助MATLAB仿真得到HST與預(yù)期壽命對(duì)應(yīng)曲線圖,如圖6所示。參照該對(duì)應(yīng)關(guān)系,變壓器在43.42℃的HST下預(yù)期壽命可達(dá)64.12a,將得到的溫度與相應(yīng)的參數(shù)代入故障率公式可得:
圖6 變壓器特征壽命與HST對(duì)應(yīng)關(guān)系曲線Fig.6 Curve of expected life vs.HST of transformer
使用MATLAB對(duì)故障率公式進(jìn)行仿真,可得變壓器故障率隨投運(yùn)時(shí)間變化的關(guān)系曲線見圖7。
圖7 變壓器故障率曲線Fig.7 Failure rate curve of transformer
可見,投運(yùn)12 a后,該變壓器的故障率僅0.01%,是相當(dāng)?shù)偷?,這主要是由于變壓器所帶負(fù)荷控制在40%左右,變壓器運(yùn)行狀態(tài)良好。但是變壓器在實(shí)際過程中難免會(huì)出現(xiàn)短時(shí)過負(fù)荷、涌流等極端情況,同時(shí),變壓器在設(shè)計(jì)方面可能存在的缺陷也會(huì)對(duì)變壓器的故障率產(chǎn)生比較大的影響。因此,必須結(jié)合變壓器的實(shí)際情況對(duì)故障率曲線進(jìn)行修正。由江門供電局檢修所得到該變電站2號(hào)主變DGA測(cè)試數(shù)據(jù)值如表6所示。
利用HST與預(yù)期壽命對(duì)應(yīng)關(guān)系圖,可得到變壓器的等效HST,Heq=48.53℃,得到變壓器修正后的故障率曲線,如圖8所示。
表6 2002到2014年DGA測(cè)試數(shù)據(jù)Table6 Data of DGA test from 2002 to 2014
圖8 DGA修正后的變壓器故障率曲線圖Fig.8 Failure rate curve of transformer after DGA correction
由于變壓器DGA數(shù)據(jù)良好,所以修正后的故障率也只有0.014%。通過分析變壓器各種預(yù)試數(shù)據(jù)并向運(yùn)維人員核實(shí),得到的情況為變壓器運(yùn)行狀態(tài)良好,各項(xiàng)檢測(cè)數(shù)據(jù)正常,從而驗(yàn)證了本文所提方法的正確性。
假設(shè)變壓器從投運(yùn)到現(xiàn)在已經(jīng)有過1次檢修,對(duì)應(yīng)的DGA測(cè)試數(shù)據(jù)如表7所示。
表7 變壓器DGA數(shù)據(jù)參考值Table7 References of transformer DGA data
此時(shí)變壓器的預(yù)期壽命降低至23.016 a,由HST和預(yù)期壽命對(duì)應(yīng)曲線可得到變壓器等效HST為130.66℃,故障率曲線如圖9所示。
可見,如果不考慮檢修的影響,運(yùn)行到第6年故障率已經(jīng)達(dá)到0.1%,內(nèi)部絕緣情況已經(jīng)開始劣化,故障率上升較快。
圖9 沒有考慮濾油影響的變壓器故障率曲線Fig.9 Failure rate curve of transformer without influence of oil separation
經(jīng)過檢修之后,變壓器內(nèi)部絕緣故障得到及時(shí)處理,系統(tǒng)運(yùn)行條件改善,預(yù)期壽命損失量減少,得到實(shí)際的壽命修正值 Z″,計(jì)算結(jié)果為:Z″=Zeq+χiZ′eq=23.016+0.5×41.10=43.57 (a)。
由HST和預(yù)期壽命對(duì)應(yīng)曲線可得到變壓器等效HST為71.50℃,得到變壓器在濾油之后的故障率曲線如圖10所示。
圖10 考慮濾油影響后的變壓器故障率曲線Fig.10 Failure rate curve of transformer with influence of oil separation
考慮濾油影響后,變壓器運(yùn)行到第6年的故障率為0.005%,遠(yuǎn)低于修正前的0.1%,同樣的方法可得到變壓器在實(shí)施涉及油紙絕緣系統(tǒng)的檢修后的故障率修正值。
將變壓器基礎(chǔ)故障率曲線和加入動(dòng)態(tài)修正后的曲線作對(duì)比分析,如圖11和圖12所示。
圖11 變壓器原始故障率曲線Fig.11 Original failure rate curve of transformer
圖12 變壓器實(shí)際的故障率曲線Fig.12 Actual failure rate curve of transformer
未加入修正的變壓器故障率曲線是一條近似指數(shù)分布的靜態(tài)曲線,在一定程度上能反映變壓器的故障率隨投運(yùn)時(shí)間的變化關(guān)系;加入修正后的故障率曲線是一條類似階梯狀的分段曲線,變壓器的故障率會(huì)隨著變壓器所經(jīng)歷的運(yùn)行情況做出更新,是一條動(dòng)態(tài)的可靠性評(píng)估曲線。
本文首次將動(dòng)態(tài)修正的概念引入變壓器可靠性評(píng)估中,為變壓器可靠性評(píng)估提供了新途徑,經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)分析,該方法具有較強(qiáng)的有效性,從本文的研究結(jié)果可以得到以下結(jié)論:
a.模型的建立沒有采用傳統(tǒng)可靠性模型對(duì)面不對(duì)點(diǎn)的評(píng)估模式,使評(píng)估結(jié)果能夠很好地兼顧變壓器的個(gè)體差異性,結(jié)果更可靠;
b.模型采用基礎(chǔ)模型加動(dòng)態(tài)修正模型的結(jié)構(gòu),動(dòng)態(tài)修正的加入使得整個(gè)可靠性評(píng)估模型能夠根據(jù)評(píng)估對(duì)象的運(yùn)行狀態(tài)做出調(diào)整,可信度更高;
c.選擇DGA數(shù)據(jù)作為動(dòng)態(tài)修正的信息來源,并基于灰色理論進(jìn)行處理,能較準(zhǔn)確地診斷出變壓器內(nèi)部故障,確保評(píng)估值能很好地跟蹤并反映變壓器實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。
[1]李如琦,唐林權(quán),凌武能,等.基于云理論和前景理論的變壓器狀態(tài)維修風(fēng)險(xiǎn)決策[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2013,33(2):104-108.LI Ruqi,TANG Linquan,LING Wuneng,et al.Risk decisionmaking based on cloud theory and prospect theory for conditional maintenance of power transformer[J].Electric Power Automation Equipment,2013,33(2):104-108.
[2]徐巖,陳昕.基于合作博弈和云模型的變壓器狀態(tài)評(píng)估方法[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2015,35(3):88-93.XU Yan,CHEN Xin.Transformer status assessment based on cooperative game and cloud model[J].Electric Power Automation Equipment,2015,35(3):88-93.
[3]楊洋,謝開貴,孫鑫.基于FTA法的寧夏電網(wǎng)運(yùn)行元件故障率分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2009,37(18):134-137,141.YANG Yang,XIE Kaigui,SUN Xin.Operating component failure rate analysis based on FTA for power system[J].Power System Protection and Control,2009,37(18):134-137,141.
[4]高明,李文云,袁德君,等.使用故障樹理論對(duì)電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)急預(yù)案完備度的量化分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2010,38(17):58-63,69.GAO Ming,LI Wenyun,YUAN Dejun,et al.Completeness degree quantitative analysis of dispaching automation system emer-gency preplan based on FTA[J].Power System Protection and Control,2010,38(17):58-63,69.
[5]廖瑞金,肖中男,鞏晶,等.應(yīng)用馬爾科夫模型評(píng)估電力變壓器可靠性[J]. 高電壓技術(shù),2010,36(2):322-328.LIAO Ruijin,XIAO Zhongnan,GONG Jing,et al.Markov model for reliability assessment of power transformers[J].High Voltage Engineering,2010,36(2):322-328.
[6]鄭君亮,江修波,蔡金錠.變壓器油紙絕緣等效電路參數(shù)辨識(shí)及絕緣狀態(tài)對(duì)參數(shù)的影響分析[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2015,35(8):168-172.ZHENG Junliang,JIANG Xiubo,CAI Jinding.Parameter identification for equivalent circuit of transformer oil-paper insulation and effect of insulation condition on parameters[J].Electric Power Automation Equipment,2015,35(8):168-172.
[7]王有元,袁園,李劍,等.變壓器油紙絕緣可靠性的威布爾混合評(píng)估模型[J]. 高電壓技術(shù),2010,36(4):842-848.WANG Youyuan,YUAN Yuan,LI Jian,et al.Weibull mixed evaluation model for reliability of oil-paper insulation in transformer[J].High Voltage Engineering,2010,36(4):842-848.
[8]MCNUTT W J. Insulation thermal life considerations for transformer loading guides[J].IEEE Trans on Power Delivery,1992,7(1):392-401.
[9]IEEE Working Group for Loading Mineral-Oil-Immersed Transformers.IEEE guide for loading mineral-oil-immersed transformers and step-voltage regulators:IEEE C57.91-2011 [EB /OL].[2015-12-10].http:∥standards.ieee.org /findstds/standard /C57.91-2011.htm l.
[10]毛一之,王秀春,韓鵬.應(yīng)用繞組測(cè)量裝置測(cè)量變壓器繞組溫度的必要性和可行性分析[J]. 變壓器,2004,41(9):13-17.MAO Yizhi,WANG Xiuchun,HAN Peng.Analysis of fesibility and necessity to measure transformer wingding temperature by winding thermometric device[J].Transformer,2004,41(9):13-17.
[11]江淘莎.基于底層油溫的油浸式變壓器熱點(diǎn)評(píng)估方法研究[D].重慶:重慶大學(xué),2009.JIANG Taosha.Study on estimating method of hottest spot temperature in oil-immersed transformers[D].Chongqing:Chongqing University,2009.
[12]孫鵬,陳紹輝,張彩慶.基于Marquardt法參數(shù)估計(jì)的變電設(shè)備壽命周期故障率評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,40(1):85-90.SUN Peng,CHEN Shaohui,ZHANG Caiqing.Assessment of failure rate for substation equipment life cycle based on Marquardt parameter estimation method [J].Power System Protection and Control,2012,40(1):85-90.
[13]AWADALLAH S K E,MILANOVIC J V,JARMAN P N.The influence of modeling transformer age related failures on system reliability[J].IEEE Trans on Power Systems,2015,30(2):970-979.
[14]LI W.Evaluating mean life of power system equipment with limited end-of-life failure data[J].IEEE Trans on Power Systems,2004,19(1):236-242.
[15]CHIODO E,MAZZANTI G.Bayesian reliability estimation based on a Weibull stress-strength model for aged power system components subjected to voltage surges[J].IEEE Trans on Dielectrics and Electrical Insulation,2006,13(4):935-937.
[16]FU W,MCCALLEY J D,VITTAL V.Risk assessment for transformer loading[J].IEEE Trans on Power Systems,2001,16(3):346-353.
[17]趙文清.基于選擇性貝葉斯分類器的變壓器故障診斷[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2011,31(2):44-47.ZHAO Wenqing.Transformer fault diagnosis based on selective Bayes classifier[J].Electric Power Automation Equipment,2011,31(2):44-47.
[18]劉從法,羅日成,雷春燕,等.基于AHP灰色定權(quán)聚類的電力變壓器狀態(tài)評(píng)估[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2013,33(6):104-107,133.LIU Congfa,LUO Richeng,LEI Chunyan,et al.Power transformer condition assessment based on AHP grey fixed-weight clustering [J].Electric Power Automation Equipment,2013,33(6):104-107,133.
[19]楊廷方,張航,黃立濱,等.基于改進(jìn)型主成分分析的電力變 壓器潛伏性故障診斷[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2015,35(6):149-153,165.YANG Tingfang,ZHANG Hang,HUANG Libin,et al.Incipient fault diagnosis based on improved principal component analysis for power transformer[J].Electric Power Automation Equipment,2015,35(6):149-153,165.
[20]鄭蕊蕊,趙繼印,吳寶春,等.基于加權(quán)灰靶理論的電力變壓器絕緣狀態(tài)分級(jí)評(píng)估方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào),2008,23(8):60-66.ZHENG Ruirui,ZHAO Jiyin,WU Baochun,et al.Method for insulative condition classification evaluation of power transformer based on weight coefficient grey target theory [J].Transactions of China Electrotechnical Society,2008,23 (8):60-66.
[21]李建坡.基于油中溶解氣體分析的電力變壓器故障診斷技術(shù)的研究[D]. 長春:吉林大學(xué),2008.LI Jianpo. Study on power transformer fault diagnosis technology based on dissolved gases analysis[D].Changchun:Jilin University,2008.
[22]李儉,孫才新,陳偉根,等.基于灰色聚類分析的充油電力變壓器絕緣故障診斷的研究[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào),2002,17(4):80-84.LI Jian,SUN Caixin,CHEN Weigen,et al.Study on fault diagnosis of insulation of oil-immersed transformer based on grey cluster theory[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2002,17(4):80-84.
[23]王謙.基于模糊理論的電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)綜合評(píng)估方法研究[D]. 重慶:重慶大學(xué),2005.WANG Qian.Study of the comprehensive assessment method for the power transformer condition in service with fuzzy theory[D].Chongqing:Chongqing University,2005.
[24]張鐿儀,廖瑞金,楊麗君,等.基于云理論的電力變壓器絕緣狀態(tài)評(píng)估方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(5):13-19.ZHANG Yiyi,LIAO Ruijin,YANG Lijun,et al.An assessment method for insulation condition of power transformer based upon cloud model[J].Transactions of China Electrotecnical Society, 2012,27(5):13-19.
[25]韓幫軍,范秀敏,馬登哲.有限時(shí)間區(qū)間預(yù)防性維修策略的優(yōu)化[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2003,37(5):679-682.HAN Bangjun,F(xiàn)AN Xiumin,MA Dengzhe.Optimal policy research of preventive maintenance in finite time horizon [J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2003,37(5):679-682.
[26]潘樂真,張焰,俞國勤,等.狀態(tài)檢修決策中的電氣設(shè)備故障率推算[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2010,30(2):91-94.PAN Lezhen,ZHANG Yan,YU Guoqin,et al.Prediction of electrical equipment failure rate for condition-based maintenance decision-making[J].Electric Power Automation Equipment,2010,30(2):91-94.