• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    融合在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的變壓器狀態(tài)評估

    2017-05-23 06:14:14郝思鵬張濟韜張仰飛張小蓮
    電力自動化設(shè)備 2017年11期
    關(guān)鍵詞:殘差證據(jù)變壓器

    郝思鵬,張濟韜,張仰飛,張小蓮

    (1.南京工程學(xué)院 電力工程學(xué)院,江蘇 南京 211167;2.國網(wǎng)響水供電公司,江蘇 響水 224600)

    0 引言

    變壓器是電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備,對變壓器的運行狀態(tài)進(jìn)行評估,可及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在風(fēng)險,提高系統(tǒng)安全運行水平。傳統(tǒng)變壓器狀態(tài)評估主要基于定期的油色譜檢測、介質(zhì)損耗測試等項目,其數(shù)據(jù)采集間隔時間較長,難以評估間隔期間的變壓器狀態(tài)變化,且只能通過檢測數(shù)據(jù)是否越限反映變壓器的運行狀況。

    隨著在線監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展,電力公司對大型變壓器安裝了大量的在線監(jiān)測裝置。如:截至2015年江蘇電力公司共裝設(shè)279臺變壓器在線油色譜監(jiān)測裝置。這些在線監(jiān)測裝置為評估變壓器狀態(tài)提供了新的數(shù)據(jù)源和分析思路。文獻(xiàn)[1]將在線監(jiān)測數(shù)據(jù)引入變壓器狀態(tài)評估,在線數(shù)據(jù)的使用方法仍采用傳統(tǒng)三比值法和特征氣體法等。文獻(xiàn)[2]指出進(jìn)行變壓器狀態(tài)評估時,不僅需考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)的大小,還需考慮在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化趨勢。通過計算平均變化速率來反映在線數(shù)據(jù)的變化趨勢,及早發(fā)現(xiàn)潛伏性風(fēng)險。該方法雖然引進(jìn)了新的評價指標(biāo),但由于平均變化速率的計算忽略了變化的拐點和躍變點,分析結(jié)果有時存在較大偏差,需要更好的識別算法。

    不同類型的數(shù)據(jù)各自反映變壓器某一方面或某幾方面的狀態(tài),近年來,變壓器狀態(tài)評估逐步向融合多類型數(shù)據(jù)發(fā)展。國內(nèi)外學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、支持向量機(SVM)[4]、灰色系統(tǒng)理論[5]等各種智能技術(shù)引入變壓器狀態(tài)評估中,實現(xiàn)了對變壓器各類狀態(tài)信息的融合,在實踐中也取得了較好的效果。文獻(xiàn)[6]提出了模糊綜合評價和改進(jìn)證據(jù)理論相融合的變壓器狀態(tài)評價方法,可解決高沖突證據(jù)融合時產(chǎn)生相悖結(jié)論的問題。文獻(xiàn)[7]提出了多信息量融合的電力變壓器狀態(tài)評估模型,建立了各狀態(tài)信息的隸屬函數(shù),并改善了權(quán)重問題。文獻(xiàn)[8]提出了集對分析和證據(jù)理論融合的變壓器內(nèi)絕緣狀態(tài)評估方法,可解決狀態(tài)信息繁多且不確定的問題,實現(xiàn)狀態(tài)信息的較好融合。這些方法主要考慮不同類型指標(biāo)的靜態(tài)融合。實際工程中,在線監(jiān)測等動態(tài)信息每天都發(fā)生變化,而預(yù)防性試驗等靜態(tài)數(shù)據(jù)可能是數(shù)月前的,并且隨著時間推移而愈發(fā)不能反映變壓器的當(dāng)前狀態(tài),融合多類型數(shù)據(jù)時需要考慮信息可信度的不斷變化。

    鑒于上述問題,本文提出了基于小波模極大值識別油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)快速漸變的拐點和躍變點,更準(zhǔn)確地反映變化的趨勢,實現(xiàn)對動態(tài)指標(biāo)變化的準(zhǔn)確跟蹤,及時發(fā)現(xiàn)變壓器潛伏性風(fēng)險。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建動態(tài)指標(biāo)、靜態(tài)預(yù)防性試驗數(shù)據(jù)指標(biāo)的綜合評價模型,提出時間可信度指標(biāo),根據(jù)試驗數(shù)據(jù)獲得時間遠(yuǎn)近設(shè)置不同的權(quán)重,實現(xiàn)靜態(tài)指標(biāo)的動態(tài)化處理。

    1 變壓器狀態(tài)的評價指標(biāo)

    電力變壓器狀態(tài)信息眾多,這些信息從不同層面表征了變壓器的狀態(tài),一般可分為靜態(tài)指標(biāo)和動態(tài)指標(biāo),靜態(tài)指標(biāo)主要通過數(shù)值大小反映變壓器狀態(tài),通常將離線油色譜分析、介質(zhì)損耗實驗等作為靜態(tài)指標(biāo);動態(tài)指標(biāo)一般通過數(shù)值的變化趨勢反映變壓器狀態(tài),通常將產(chǎn)氣速度、油溫變化趨勢等作為動態(tài)指標(biāo)。動態(tài)指標(biāo)反映變化趨勢,可彌補靜態(tài)指標(biāo)的不足,更準(zhǔn)確地評估變壓器面臨的風(fēng)險。變壓器主要狀態(tài)指標(biāo)如圖1所示。

    目前,電力變壓器狀態(tài)評價等級的劃分并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。本文參考相關(guān)導(dǎo)則和已有研究成果[6],將變壓器狀態(tài)等級分為4級,即:正常狀態(tài)、注意狀態(tài)、異常狀態(tài)和嚴(yán)重狀態(tài)??紤]到實際工程的評估需要,采用相對劣化度指標(biāo)指示對應(yīng)狀態(tài),劣化度作歸一化處理,其數(shù)值分布在[0,1]之間,相對劣化度指標(biāo)處理方法可參考文獻(xiàn)[1]。相對劣化度指標(biāo)與狀態(tài)之間的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

    圖1 變壓器狀態(tài)評估指標(biāo)體系Fig.1 Index system of transformer state evaluation

    表1 相對劣化度與狀態(tài)之間的關(guān)系Table 1 Relationship between relative deterioration degree and state

    2 動態(tài)指標(biāo)分析及其識別算法

    傳統(tǒng)變壓器狀態(tài)評估多采用靜態(tài)數(shù)據(jù),近年來,雖在油色譜分析中引入了產(chǎn)氣速度等動態(tài)數(shù)據(jù),但對動態(tài)數(shù)據(jù)的處理主要采用宏觀的平均值法,忽略了其微觀的動態(tài)變化過程,會給狀態(tài)評估帶來偏差。

    隨著對供電可靠性等性能要求的提高,油色譜、振動等在線檢測裝置逐步應(yīng)用于變壓器狀態(tài)監(jiān)測,為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測提供了動態(tài)數(shù)據(jù)源。如何更準(zhǔn)確地利用這些數(shù)據(jù)成為變壓器狀態(tài)評估的新課題。

    2.1 在線油色譜動態(tài)行為分析

    根據(jù)江蘇電力公司在線監(jiān)測數(shù)據(jù)分析,變壓器油色譜動態(tài)變化趨勢主要有漸變、躍變2種。其中,漸變分為慢速漸變和快速漸變,慢速漸變一般受正常老化和季節(jié)等因素影響,快速漸變則對應(yīng)內(nèi)部過熱等潛伏性缺陷;躍變通常對應(yīng)輕微放電等缺陷[9]。

    快速漸變現(xiàn)象是指在某個拐點后,動態(tài)指標(biāo)總體變化趨勢上升較快,但其大小和絕對速率大多沒有超過注意值,且變化趨勢沒有趨緩跡象。變壓器油色譜動態(tài)指標(biāo)快速漸變趨勢如圖2所示。

    圖2 變壓器油色譜動態(tài)指標(biāo)漸變趨勢Fig.2 Gradient trend of transformer’s oil chromatography dynamic index

    躍變現(xiàn)象是指前期在線監(jiān)測變化趨勢變化正常,在某個時刻數(shù)值突然變化較大,發(fā)生明顯的跳變。變壓器油色譜動態(tài)指標(biāo)躍變趨勢如圖3所示。

    圖3 變壓器油色譜動態(tài)指標(biāo)躍變趨勢Fig.3 Jump trend of transformer’s oil chromatography dynamic index

    傳統(tǒng)平均產(chǎn)氣速度動態(tài)指標(biāo)忽視了可能存在的快速漸變的拐點和躍變點,導(dǎo)致其平均產(chǎn)氣速度值偏低,并且無法區(qū)分躍變和漸變,從而使劣化度指標(biāo)計算值偏低,影響變壓器的檢修安排。

    考慮到在線監(jiān)測數(shù)據(jù)中可能存在噪聲、壞數(shù)據(jù),一般不能用臨近的2組數(shù)據(jù)計算漸變的產(chǎn)氣速度變化及判別躍變點。需利用更長區(qū)域的數(shù)據(jù)以及合適的識別算法準(zhǔn)確地判別快速漸變的拐點和躍變點。

    2.2 基于小波模極大值的動態(tài)行為識別

    (1)基于時間序列的動態(tài)行為建模。

    針對動態(tài)行為的2種類型,采用基于時間序列的算法在線建模,便于檢測監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常變化,得到模型如下:

    其中,v 為模型階次;et(t=1,2,…)為擬合殘差。

    當(dāng)各動態(tài)指標(biāo)x1、x2、…中沒有出現(xiàn)異常變化時,分別建立函數(shù)模型g(x)。若時刻t某動態(tài)指標(biāo)出現(xiàn)快速漸變或躍變,即時刻t之后的監(jiān)測數(shù)據(jù)不符合g(x),若采用 g(x)對動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,將出現(xiàn)較大的殘差et。其中漸變殘差為斜坡函數(shù),躍變殘差為階躍函數(shù)。

    (2)基于小波模極大值動態(tài)行為識別算法。

    設(shè)小波函數(shù) Wf(s,x)在尺度 s下,在 x0的某一鄰域 S,對一切 x 有[10-11]:

    其中,x0為小波變換的模極大值點;Wsf(x0)為小波變換的模極大值。小波變換模極大值與動態(tài)行為異常點對應(yīng),若動態(tài)狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)有異常變化,則從異常數(shù)據(jù)起,其分解的小波系數(shù)將出現(xiàn)模極大值;反之,由于殘差et較小,分解得到的小波系數(shù)也較小。

    對于躍變和快速漸變而言,其殘差et的數(shù)值都較大,需要進(jìn)行區(qū)分。Mallat等人建立了Lipschitz指數(shù) α 與小波系數(shù)的關(guān)系[12-13]:

    其中,Wf(s,x)為 f(x)的模極大值;K 為常數(shù);j?Z 為分解尺度;s=2j。

    由式(3)可知:若α>0,則小波模極大值隨小波尺度的增大而增大;若α=0,則小波模極大值與小波尺度無關(guān)。動態(tài)指標(biāo)為漸變趨勢時,殘差et表征為斜坡函數(shù),則α>0,小波模極大值隨小波尺度增大而增大;動態(tài)指標(biāo)為躍變趨勢時,殘差et表征為階躍函數(shù),則α=0,小波模極大值與小波尺度無關(guān),因此可在2個小波尺度下對殘差et進(jìn)行分解來區(qū)分監(jiān)測數(shù)據(jù)的漸變和躍變變化趨勢。

    動態(tài)行為數(shù)據(jù)檢測算法的具體流程如圖4所示,具體步驟如下。

    圖4 動態(tài)狀態(tài)指標(biāo)異常檢測算法Fig.4 Detection algorithm of abnormal dynamic index

    a.基于時間序列對動態(tài)狀態(tài)量監(jiān)測數(shù)據(jù)建模,得到擬合殘差 et(t=1,2,…)。

    b.在N、M 2個小波尺度下對擬合殘差et進(jìn)行在線小波分解,得到小波系數(shù)Ak,并消除噪聲。若小波系數(shù)Ak≤ε(ε為閾值),則狀態(tài)量變化趨勢正常;若小波系數(shù)Ak>ε,則轉(zhuǎn)步驟c。

    c.計算N、M 2個小波尺度下小波分解系數(shù)的模,并計算其差值Ek。若Ek>γ(γ為閾值),表明發(fā)生漸變現(xiàn)象;若Ek≤γ,則發(fā)生躍變現(xiàn)象。

    3 多信息融合的變壓器狀態(tài)評估模型

    隨著檢測手段的日益豐富,表征變壓器狀態(tài)的信息種類不斷增加,采用多信息融合的綜合評價模型評估變壓器狀態(tài)的效果已在理論和實踐中得到證明。

    考慮到不同的檢測數(shù)據(jù)信息各自具有一定的獨立性,常用的多信息融合變壓器狀態(tài)評估分為2個層次:第一層對不同檢測手段獲得的信息進(jìn)行訓(xùn)練,獲得子證據(jù)體狀態(tài)評估結(jié)論;第二層將各子證據(jù)體融合,得到變壓器狀態(tài)的綜合評估結(jié)果。

    3.1 基于SVM和證據(jù)理論的綜合評估模型

    基于SVM和證據(jù)理論構(gòu)建的多信息融合的變壓器狀態(tài)評估模型如圖5所示。圖中,第一層SVM(1)、…、SVM(n)為針對不同測試方法的SVM分析結(jié)果,由于常用的數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論并不是相對劣化度,應(yīng)將現(xiàn)有的結(jié)論相對應(yīng)地轉(zhuǎn)化為相對劣化度,并獲得后驗概率;第二層根據(jù)證據(jù)理論將不同方法獲得的相對劣化度進(jìn)行加權(quán)融合,得到綜合評價結(jié)果。

    圖5 變壓器狀態(tài)評估模型Fig.5 State evaluation model of transformer

    (1)基于SVM的第一層評估。

    SVM利用Sigmoid函數(shù),將SVM的輸出結(jié)果映射到區(qū)間[0,1],得到SVM輸出后驗概率,顯示所屬類別的程度,便于工程人員做出合理決策[10]。標(biāo)準(zhǔn)SVM輸出值f映射的概率值為:

    其中,f為樣本的函數(shù)值;a、b為Sigmoid函數(shù)形態(tài)參數(shù),通過最大似然估計求解。

    Platt提出的輸出后驗概率的SVM只能處理二分類問題,在實際問題中常遇到多分類問題,目前,通常用式(5)計算多類問題SVM后驗概率。

    其中,rij為第i類和第j類問題兩兩配對時,x屬于第i類的后驗概率;k為問題分類數(shù)。

    (2)基于D-S證據(jù)理論的第二層合成。

    D-S證據(jù)理論是屬于不確定性推理的方法,其可以有效地融合各子證據(jù)體的信息,具有較強的決策能力,在變壓器狀態(tài)評估中得到廣泛運用[11]。D-S證據(jù)理論的主要步驟如下。

    a.確定基本概率分配函數(shù)m。

    設(shè)Θ為樣本空間,由一些互不相容的陳述構(gòu)成,這些陳述的各種組合構(gòu)成冪集2Θ。基本概率分配函數(shù)m:2Θ[0,1]。若概率函數(shù)滿足以下條件:m( )=0,即不可能事件概率為0;,即全部事件的基本概率之和為1。則稱m(A)為事件A的基本概率分配函數(shù),表示對事件A的精度信任。滿足m(A)>0的所有集合稱為焦元。

    b.確定信度函數(shù)Bel、似然函數(shù)PI以及信度區(qū)間。

    所定義的函數(shù) Bel:2Θ[0,1],稱為信度函數(shù),表示對事件A的信任程度。PI(A)=1 -Bel(-A) 所定義的函數(shù) PI:2Θ[0,1],稱為似然函數(shù),表示對事件A非假的信任程度。區(qū)間[Bel(A),PI(A)]稱為事件 A 的信度區(qū)間。

    c.證據(jù)合成。

    根據(jù)不同證據(jù)體的信度函數(shù),利用合成法則可以計算出合成后的信度函數(shù):

    其中,為組合證據(jù)互相沖突的程度;mi(Ai)(i=1,2,…,n)為基本可信度函數(shù)。

    d.決策推理。

    確定不同子證據(jù)體合成的信度函數(shù)后,利用推理規(guī)則進(jìn)行評估目標(biāo)判定,基本推理規(guī)則為:

    其中,F(xiàn)α和Fβ為Θ中的任意不同焦元;ε1和ε2分別為根據(jù)專家經(jīng)驗和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)先設(shè)定的閾值;m(Θ)為證據(jù)體不確定信任度。

    3.2 靜態(tài)評估指標(biāo)的動態(tài)化處理

    雙層結(jié)構(gòu)的多信息融合評估模型較好地協(xié)調(diào)了子證據(jù)體的獨立性和綜合評估要求。隨著在線數(shù)據(jù)的引入,不同數(shù)據(jù)之間的時效性差異日益顯現(xiàn)。在線數(shù)據(jù)一般都是當(dāng)前數(shù)據(jù),其結(jié)論的可信度較高;預(yù)防性試驗數(shù)據(jù)可能是幾天前或數(shù)月前的數(shù)據(jù),近期預(yù)防性試驗數(shù)據(jù)的結(jié)論可信度明顯高于歷史數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的多信息融合狀態(tài)評估模型中,無法區(qū)分歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)的信度差異,影響了評估的準(zhǔn)確度。

    本文提出時間可信度指標(biāo)λ(t)修正不同子證據(jù)體的信度函數(shù),細(xì)化當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的信度差異,更符合工程實際。 λ(t)的取值范圍在(0,1]之間。λ(t)越大表示試驗數(shù)據(jù)時間越近,在線數(shù)據(jù)的時間可信度指標(biāo)統(tǒng)一取為1;預(yù)防性試驗數(shù)據(jù)的時間可信度指標(biāo)λ(t)根據(jù)檢測時間遠(yuǎn)近進(jìn)行換算。λ(t)是與時間相關(guān)的函數(shù),具體表達(dá)式構(gòu)建如式(8)所示。

    其中,t為距離當(dāng)前時刻的時間(d),當(dāng)前時刻取0;T為預(yù)防性試驗檢測周期;k1>0為常系數(shù),通常取為1。

    由式(8)可知,按規(guī)程正常檢測周期的數(shù)據(jù)可信度指標(biāo)在[0.5,1]之間。 將時間可信度指標(biāo) λ(t)加入證據(jù)合成環(huán)節(jié),修正式(6)得:

    其中,λi(t)(i=1,2,…,n)為不同子證據(jù)體的時間可信度;

    在證據(jù)合成過程加入時間可信度指標(biāo),實現(xiàn)了對靜態(tài)參數(shù)的動態(tài)化處理,有利于提高狀態(tài)綜合評價的準(zhǔn)確度。

    4 實例分析

    針對江蘇省電力公司220 kV電壓等級及以上變壓器數(shù)據(jù),構(gòu)建了雙層的綜合評價模型。第一層SVM訓(xùn)練,選取高斯徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù),松弛因子εs=10-4,參數(shù)C和g采用網(wǎng)格搜索和交叉驗證的方法確定,懲罰系數(shù)C=15,核函數(shù)參數(shù)g=0.059。共有233組在線監(jiān)測的變壓器數(shù)據(jù)(部分變壓器在線設(shè)備安裝時間較短,未采用),利用150組作為訓(xùn)練樣本對SVM進(jìn)行訓(xùn)練,剩余83組數(shù)據(jù)作為測試樣本。第二層證據(jù)融合共有3個變壓器子證據(jù)體,子證據(jù)體I1為在線油色譜及其動態(tài)變化趨勢,子證據(jù)體I2由在線油溫、局部放電檢測等組成,子證據(jù)體I3由試驗數(shù)據(jù)等靜態(tài)狀態(tài)量組成。決策推理規(guī)則中 ε1、ε2取值分別為 0.5、0.1。 在本文變壓器評估系統(tǒng)中,識別框架為 Θ= {S1,S2,S3,S4},S1、S2、S3、S4分別對應(yīng)正常、注意、異常和嚴(yán)重4級變壓器狀態(tài)等級?;靖怕史植己瘮?shù)m(A)取SVM后驗概率。證據(jù)體不確定信任度m(Θ)取值為測試樣本的分類錯誤率。

    無錫某變電所2號主變B相的型號為ODFS-334 MV·A/500 kV。選取油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)I1作為動態(tài)狀態(tài)指標(biāo),間隔時間為1 d。以2015年12月31日為截止數(shù)據(jù),對油色譜監(jiān)測數(shù)據(jù)變化趨勢進(jìn)行識別,利用式(1)擬合CH4、H2等歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)函數(shù),并計算擬合殘差et,對擬合殘差et進(jìn)行小波分析,CH4、H2擬合殘差的小波系數(shù)分別見圖6、圖7。由圖6、7可知,小波系數(shù)存在模極大值,CH4、H2的監(jiān)測數(shù)據(jù)在150 d左右出現(xiàn)拐點。對CH4在小波尺度s=8下、H2在小波尺度s=11下進(jìn)行擬合殘差小波分析并計算差值 Ek,結(jié)果分別見圖 8、圖 9,可知 CH4、H2的監(jiān)測數(shù)據(jù)屬于漸變趨勢。

    圖6 CH4擬合殘差小波系數(shù)Fig.6 Wavelet coefficient of CH4’s fitting residual

    圖7 H2擬合殘差小波系數(shù)Fig.7 Wavelet coefficient of H2’s fitting residual

    圖8 CH4的差值Fig.8 Difference value of CH4

    圖9 H2的差值Fig.9 Difference value of H2

    計算拐點后的油色譜動態(tài)狀態(tài)量的平均相對變化速率,并和在線監(jiān)測數(shù)據(jù)一起作為SVM RBF1的輸入。在線油溫和局部放電檢測數(shù)據(jù)作為RBF2的輸入,變壓器預(yù)防性檢測數(shù)據(jù)作為RBF3的輸入,具體變壓器試驗數(shù)據(jù)如下:試驗日期為2015年6月18日,微水含量為23 mg/L,油擊穿電壓為50 kV,油介損為1.86%,鐵芯接地電流為20 mA,繞組介損為0.35%,繞組直流電阻為0.45%。

    SVM的輸出值作為證據(jù)理論的基本概率分布m(A),RBF1、RBF2、RBF3 的誤測率分別作為證據(jù)體不確定信任度m(Θ)。不考慮時間可信度指標(biāo)時,輸出如表2所示。合成子證據(jù)后的輸出如表3所示。

    表2 子證據(jù)體的基本概率分布Table 2 Basic probability assignment of sub evidence body

    表3 子證據(jù)體合成后的基本概率分布Table 3 Basic probability assignment of sub evidence body synthesis

    由表2知,各子證據(jù)體都不能單獨確定變壓器的狀態(tài);由表3知,進(jìn)一步擴大信息融合的范圍,顯示變壓器狀態(tài)處于注意狀態(tài)S2。初步判斷油中微水增多或油中雜質(zhì)過多,經(jīng)檢修發(fā)現(xiàn)與初步判斷結(jié)果一致。

    考慮到預(yù)防性檢測數(shù)據(jù)為2015年6月18日的數(shù)據(jù),以180 d為檢測周期,計算得時間可信度指標(biāo)為0.522,代入式(9)計算后的輸出如表4所示。

    表4 計及λ(t)的子證據(jù)合成后的基本概率分布Table 4 Basic probability assignment of sub evidence body synthesis considering λ(t)

    隨著技術(shù)的發(fā)展,大量在線監(jiān)測數(shù)據(jù)引入,為準(zhǔn)確判斷變壓器的狀態(tài)提供了技術(shù)支撐。對比發(fā)現(xiàn),融合更多狀態(tài)信息的變壓器綜合評估模型更有利于準(zhǔn)確評估。計及時間可信度指標(biāo)λ(t)可以實現(xiàn)對靜態(tài)預(yù)防性檢測數(shù)據(jù)的動態(tài)化處理,更有利于準(zhǔn)確評估變壓器的運行狀態(tài)。

    5 結(jié)論

    隨著變壓器檢測手段的豐富以及在線監(jiān)測引入,變壓器檢修逐步由定期向狀態(tài)檢修過渡。充分利用多方位信息評估變壓器狀態(tài)在工程中已得到初步應(yīng)用,常用的雙層結(jié)構(gòu)可以較好地兼顧子證據(jù)體的相對獨立性和結(jié)果的綜合評價。

    本文針對在線油色譜監(jiān)測提出了小波模極大值識別快速漸變與躍變的識別算法,提高了對應(yīng)子證據(jù)體的識別精度;針對綜合評估在線監(jiān)測實時數(shù)據(jù)和不同時刻的歷史靜態(tài)數(shù)據(jù),引入時間可信度指標(biāo),協(xié)調(diào)在線數(shù)據(jù)、試驗數(shù)據(jù)的不同時效,實現(xiàn)了靜態(tài)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的動態(tài)化處理。

    實例驗證顯示,狀態(tài)量動態(tài)變化趨勢對變壓器狀態(tài)評估具有較大影響,考慮數(shù)據(jù)的不同時效可以提升綜合評價的結(jié)果。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張勇.基于油中溶解氣體分析的變壓器在線監(jiān)測與故障診斷[D]. 北京:華北電力大學(xué),2014.ZHANG Yong.The on-line monitoring and fault diagnosis about transformer based on oil dissolved gas[D].Beijing:North China Electric Power University,2014.

    [2]阮羚,謝齊家,高勝友,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信息融合技術(shù)在變壓器狀態(tài)評估中的應(yīng)用[J]. 高電壓技術(shù),2014,40(3):822-827.RUAN Ling,XIE Qijia,GAO Shengyou,etal.Application of artificial neural network and information fusion technology in power transformer condition assessment[J].High Voltage Engineering,2014,40(3):822-827.

    [3]高駿,何俊佳.量子遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器油中溶解氣體分析中的應(yīng)用[J]. 中國電機工程學(xué)報,2010,30(30):121-127.GAO Jun,HE Junjia.Application of quantum genetic ANNs in transformer dissolved gas-in-oil analysis[J].Proceedings of the CSEE,2010,30(30):121-127.

    [4]張哲,趙文清,朱永利,等.基于支持向量回歸的電力變壓器狀態(tài)評估[J]. 電力自動化設(shè)備,2010,30(4):81-84.ZHANG Zhe,ZHAO Wenqing,ZHU Yongli,et al.Power transformer condition evaluation based on support vector regression[J].Electric Power Automation Equipment,2010,30(4):81-84.

    [5]趙文清,朱永利,張小奇.基于改進(jìn)型灰色理論的變壓器油中溶解氣體預(yù)測模型[J]. 電力自動化設(shè)備,2008,28(9):23-26.ZHAO Wenqing,ZHU Yongli,ZHANG Xiaoqi.Prediction model for dissolved gas in transformer oil based on improved grey theory[J].Electric Power Automation Equipment,2008,28(9):23-26.

    [6]張珂斐,郭江,肖志懷.模糊綜合評價和改進(jìn)證據(jù)理論相融合的變壓器狀態(tài)評價方法研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2016,49(2):279-284.ZHANG Kefei,GUO Jiang,XIAO Zhihuai.Research on state evaluation on method of transformer based on fusion of fuzzy comprehensive evaluation and improved D-S evidence theory[J].Engineering Journal of Wuhan University,2016,49(2):279-284.

    [7]廖瑞金,黃飛龍,楊麗君,等.多信息量融合的電力變壓器狀態(tài)評估模型[J]. 高電壓技術(shù),2010,36(6):1455-1460.LIAO Ruijin,HUANG Feilong,YANG Lijun,etal.Condition assessment of power transformer using information fusion[J].High Voltage Engineering,2010,36(6):1455-1460.

    [8]廖瑞金,孟繁津,周年榮,等.基于集對分析和證據(jù)理論融合的變壓器內(nèi)絕緣狀態(tài)評估方法[J]. 高電壓技術(shù),2014,40(2):474-481.LIAO Ruijin,MENG Fanjin,ZHOU Nianrong,et al.Assessment strategy forinnerinsulation condition ofpowertransformer based on set-pair analysis and evidential reasoning decisionmaking[J].High Voltage Engineering,2014,40(2):474-481.

    [9]吳奕,張濟韜,郭雅娟,等.基于油色譜在線監(jiān)測的變壓器狀態(tài)預(yù)警[J]. 變壓器,2016,53(6):56-60.WU Luan,ZHANG Jitao,GUO Yajuan,et al.Transformer condition warning based on oil chromatographic on-line monitoring[J].Transformer,2016,53(6):56-60.

    [10]何永紅,文鴻雁,靳鵬偉.基于小波模極大值改進(jìn)算法的變形模型研究[J]. 測繪科學(xué),2007,32(4):18-19.HE Yonghong,WEN Hongyan,JIN Pengwei.Research on the deformation model based on the improved wavelet modulus maximum[J].Science of Surveying and Mapping,2007,32(4):18-19.

    [11]SHARIFZADEH M,AZMOODEH F,SHAHABI C.Change detection in time series data using wavelet footprints[M]. [S.l.]:Springer Berlin Heidelberg,2005:127-144.

    [12]MALLAT S,HWANG W L.Singularity detection and processing with wavelets[J].IEEE Transactions on Information Theory,1992,38(2):617-643.

    [13]CHAARI O,MEUNIER M,BROUAYE F.Wavelets:a new tool for the resonant grounded power distribution systems relaying[J].IEEE Transactions on Power Delivery,1996,11(3):1301-1308.

    猜你喜歡
    殘差證據(jù)變壓器
    基于雙向GRU與殘差擬合的車輛跟馳建模
    理想變壓器的“三個不變”與“三個變”
    基于殘差學(xué)習(xí)的自適應(yīng)無人機目標(biāo)跟蹤算法
    基于遞歸殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建
    開關(guān)電源中高頻變壓器的設(shè)計
    對于家庭暴力應(yīng)當(dāng)如何搜集證據(jù)
    紅土地(2016年3期)2017-01-15 13:45:22
    一種不停電更換變壓器的帶電作業(yè)法
    手上的證據(jù)
    “大禹治水”有了新證據(jù)
    變壓器免維護(hù)吸濕器的開發(fā)與應(yīng)用
    天天躁日日躁夜夜躁夜夜| a级毛片黄视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 2018国产大陆天天弄谢| 国产免费现黄频在线看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 最近最新中文字幕免费大全7| 日本vs欧美在线观看视频| 欧美日韩成人在线一区二区| 超色免费av| 日本wwww免费看| www.熟女人妻精品国产| 国产精品熟女久久久久浪| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 伦精品一区二区三区| 一级片免费观看大全| 久久久久精品久久久久真实原创| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产综合精华液| xxx大片免费视频| 国产精品免费大片| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | www日本在线高清视频| 亚洲在久久综合| 成年女人在线观看亚洲视频| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产免费又黄又爽又色| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| kizo精华| 交换朋友夫妻互换小说| √禁漫天堂资源中文www| 超碰成人久久| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 久久久久久久久久人人人人人人| 精品国产乱码久久久久久小说| 两个人看的免费小视频| 婷婷色av中文字幕| 黄色配什么色好看| 最新中文字幕久久久久| 中文字幕av电影在线播放| 妹子高潮喷水视频| 国产在线视频一区二区| 日本色播在线视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 热re99久久精品国产66热6| 国产成人午夜福利电影在线观看| 只有这里有精品99| 观看美女的网站| 国产乱来视频区| 日韩一区二区视频免费看| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 亚洲av.av天堂| 精品少妇内射三级| 老女人水多毛片| 久久精品国产亚洲av涩爱| 免费大片黄手机在线观看| 日本午夜av视频| 国产高清国产精品国产三级| 丰满饥渴人妻一区二区三| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产色婷婷99| 国产免费现黄频在线看| 这个男人来自地球电影免费观看 | 精品第一国产精品| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久久久久久久久久免费av| 99热网站在线观看| av网站免费在线观看视频| 成人国产麻豆网| 最近中文字幕高清免费大全6| 天堂俺去俺来也www色官网| 考比视频在线观看| 大香蕉久久成人网| 啦啦啦在线免费观看视频4| 老汉色∧v一级毛片| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 最黄视频免费看| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产精品久久久久久久久免| videosex国产| 搡女人真爽免费视频火全软件| 在线观看免费高清a一片| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲国产看品久久| 色94色欧美一区二区| 国产精品99久久99久久久不卡 | 黑人猛操日本美女一级片| 免费观看性生交大片5| 国产1区2区3区精品| 久久国内精品自在自线图片| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产精品一二三区在线看| www.自偷自拍.com| 美女高潮到喷水免费观看| 欧美xxⅹ黑人| 国产国语露脸激情在线看| 在线观看国产h片| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 精品一品国产午夜福利视频| 黑丝袜美女国产一区| 一区在线观看完整版| av网站在线播放免费| 国产精品无大码| 免费av中文字幕在线| 亚洲精品国产av成人精品| 国产精品久久久久久精品古装| 国产野战对白在线观看| 国产不卡av网站在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 精品一区在线观看国产| 一区二区三区乱码不卡18| 亚洲精品在线美女| 国产又爽黄色视频| 高清视频免费观看一区二区| 午夜福利网站1000一区二区三区| 最近最新中文字幕免费大全7| 色吧在线观看| av在线播放精品| 少妇人妻精品综合一区二区| 新久久久久国产一级毛片| 人妻 亚洲 视频| 不卡视频在线观看欧美| av网站免费在线观看视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 最黄视频免费看| 国产激情久久老熟女| 成人手机av| 日本vs欧美在线观看视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 五月伊人婷婷丁香| 观看av在线不卡| 999精品在线视频| 久久精品国产a三级三级三级| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国产淫语在线视频| 国产毛片在线视频| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 午夜av观看不卡| 色吧在线观看| 韩国高清视频一区二区三区| 免费高清在线观看日韩| 亚洲欧洲日产国产| 中文字幕亚洲精品专区| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美中文综合在线视频| 在线观看www视频免费| av有码第一页| 男女边吃奶边做爰视频| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 爱豆传媒免费全集在线观看| 婷婷成人精品国产| 香蕉丝袜av| 亚洲av福利一区| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 国产精品不卡视频一区二区| 成人国语在线视频| 超碰97精品在线观看| 亚洲经典国产精华液单| 多毛熟女@视频| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 成年人免费黄色播放视频| 亚洲国产av新网站| 国产片特级美女逼逼视频| 少妇的逼水好多| 一级,二级,三级黄色视频| 久久久久久久精品精品| 男人添女人高潮全过程视频| 免费观看a级毛片全部| 色播在线永久视频| 久久精品国产a三级三级三级| 在线看a的网站| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 丝袜在线中文字幕| 国产免费现黄频在线看| 久久久久久伊人网av| 国产精品久久久久久精品电影小说| 免费看不卡的av| 26uuu在线亚洲综合色| av电影中文网址| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲人成电影观看| 啦啦啦视频在线资源免费观看| videos熟女内射| 美女大奶头黄色视频| 国产片内射在线| 999久久久国产精品视频| 熟女电影av网| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 色网站视频免费| 亚洲av.av天堂| 久久久久国产精品人妻一区二区| 丝袜美腿诱惑在线| 亚洲国产精品一区三区| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产精品一国产av| 欧美日韩精品网址| 亚洲av电影在线进入| 国产成人精品婷婷| 少妇熟女欧美另类| www.av在线官网国产| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 免费黄频网站在线观看国产| 男人舔女人的私密视频| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 色网站视频免费| 日本午夜av视频| 有码 亚洲区| 国产亚洲最大av| 色婷婷久久久亚洲欧美| 伊人久久国产一区二区| 不卡视频在线观看欧美| 国产精品 国内视频| 黄片无遮挡物在线观看| 最近最新中文字幕免费大全7| av在线播放精品| a级片在线免费高清观看视频| 97人妻天天添夜夜摸| av线在线观看网站| 久久毛片免费看一区二区三区| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 十分钟在线观看高清视频www| 国产免费视频播放在线视频| 亚洲三区欧美一区| 两个人免费观看高清视频| 国产福利在线免费观看视频| 国产男人的电影天堂91| 最近手机中文字幕大全| 国产成人一区二区在线| 桃花免费在线播放| 亚洲精品在线美女| 欧美激情极品国产一区二区三区| 欧美成人午夜免费资源| 午夜日本视频在线| 不卡av一区二区三区| 久久av网站| 女人精品久久久久毛片| 亚洲三区欧美一区| 母亲3免费完整高清在线观看 | 性色av一级| 国产av码专区亚洲av| 久久午夜综合久久蜜桃| 一级爰片在线观看| 国产成人91sexporn| 亚洲五月色婷婷综合| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 成人影院久久| 国产日韩欧美在线精品| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 综合色丁香网| 青春草视频在线免费观看| 黄片无遮挡物在线观看| 国产 精品1| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久这里只有精品19| 婷婷色综合www| 午夜福利一区二区在线看| a级毛片在线看网站| 黄片播放在线免费| 午夜福利一区二区在线看| 久久久久久伊人网av| 另类精品久久| 亚洲av中文av极速乱| 日韩欧美精品免费久久| 国产在线免费精品| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 国产人伦9x9x在线观看 | 国产精品欧美亚洲77777| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 亚洲精品日本国产第一区| 精品酒店卫生间| av一本久久久久| 亚洲图色成人| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 一本色道久久久久久精品综合| 在现免费观看毛片| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 波多野结衣一区麻豆| 丝袜喷水一区| 国产精品不卡视频一区二区| 男的添女的下面高潮视频| 久久这里有精品视频免费| 人妻一区二区av| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国产精品女同一区二区软件| 韩国精品一区二区三区| av有码第一页| 青春草视频在线免费观看| av在线app专区| 国产高清不卡午夜福利| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 国产成人免费无遮挡视频| 亚洲精品在线美女| 另类亚洲欧美激情| 亚洲av日韩在线播放| 中文字幕色久视频| 国产成人aa在线观看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产1区2区3区精品| 精品人妻一区二区三区麻豆| av.在线天堂| 国产精品 欧美亚洲| 欧美日韩精品网址| 国产毛片在线视频| 最新中文字幕久久久久| 一本久久精品| 成年女人在线观看亚洲视频| freevideosex欧美| 日本av手机在线免费观看| 亚洲图色成人| 欧美精品一区二区大全| 午夜免费鲁丝| 极品少妇高潮喷水抽搐| 在线看a的网站| 久久久久久久久免费视频了| 一二三四在线观看免费中文在| 97在线视频观看| 亚洲av综合色区一区| 亚洲在久久综合| 成年女人毛片免费观看观看9 | 看十八女毛片水多多多| av.在线天堂| 国产午夜精品一二区理论片| 国产成人精品无人区| 日本wwww免费看| 国产免费一区二区三区四区乱码| 香蕉精品网在线| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲美女视频黄频| 丰满迷人的少妇在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 男女边吃奶边做爰视频| 97人妻天天添夜夜摸| 午夜福利,免费看| 久久99精品国语久久久| 亚洲精品久久午夜乱码| 中文字幕制服av| 美女福利国产在线| 最近手机中文字幕大全| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 五月开心婷婷网| 免费高清在线观看视频在线观看| 亚洲,一卡二卡三卡| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲成av片中文字幕在线观看 | 久久久国产一区二区| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 欧美中文综合在线视频| 另类精品久久| 九草在线视频观看| 日本vs欧美在线观看视频| 久久久久网色| 亚洲,欧美精品.| 26uuu在线亚洲综合色| 免费日韩欧美在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 婷婷色综合大香蕉| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 免费在线观看黄色视频的| 国产精品久久久久久久久免| 制服诱惑二区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 欧美日韩精品成人综合77777| 婷婷成人精品国产| 免费人妻精品一区二区三区视频| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 国产精品成人在线| 亚洲精品在线美女| 日本午夜av视频| 蜜桃国产av成人99| 欧美bdsm另类| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲伊人色综图| 亚洲伊人久久精品综合| av在线app专区| 亚洲av男天堂| 波多野结衣av一区二区av| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 成人国产av品久久久| 极品少妇高潮喷水抽搐| 各种免费的搞黄视频| av在线老鸭窝| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产成人精品一,二区| 一本色道久久久久久精品综合| 丁香六月天网| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 少妇精品久久久久久久| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲国产看品久久| 多毛熟女@视频| 国产午夜精品一二区理论片| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲av成人精品一二三区| 九九爱精品视频在线观看| 成人国产麻豆网| 国产在线一区二区三区精| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产成人欧美| 麻豆av在线久日| 久久精品国产综合久久久| 午夜影院在线不卡| 亚洲伊人色综图| 1024视频免费在线观看| 久久热在线av| 国产免费视频播放在线视频| 少妇被粗大的猛进出69影院| 亚洲av国产av综合av卡| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 精品国产露脸久久av麻豆| 色吧在线观看| 亚洲熟女精品中文字幕| 久久综合国产亚洲精品| 韩国精品一区二区三区| 色网站视频免费| 国产亚洲欧美精品永久| 蜜桃国产av成人99| 成年动漫av网址| 男女午夜视频在线观看| 满18在线观看网站| 亚洲精品国产色婷婷电影| 午夜福利视频在线观看免费| 日韩av不卡免费在线播放| 国产成人a∨麻豆精品| 在线观看人妻少妇| 亚洲精品自拍成人| 国产精品久久久久成人av| 女人久久www免费人成看片| 欧美另类一区| 亚洲少妇的诱惑av| 欧美精品一区二区免费开放| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产av精品麻豆| 最近中文字幕高清免费大全6| 成年动漫av网址| av片东京热男人的天堂| 妹子高潮喷水视频| 欧美xxⅹ黑人| 大片免费播放器 马上看| 在线观看www视频免费| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 久久久国产精品麻豆| 丰满少妇做爰视频| 人成视频在线观看免费观看| 久久久精品区二区三区| 国产麻豆69| 老熟女久久久| 一边亲一边摸免费视频| 亚洲精品一二三| 国精品久久久久久国模美| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲精品日本国产第一区| 国产黄色免费在线视频| 男人舔女人的私密视频| 中文字幕色久视频| 熟女av电影| 国产1区2区3区精品| 中文字幕人妻丝袜制服| 一级黄片播放器| 婷婷色综合大香蕉| 亚洲欧美色中文字幕在线| 欧美另类一区| 精品酒店卫生间| 国产精品久久久久成人av| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 三上悠亚av全集在线观看| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 在线观看一区二区三区激情| 成人影院久久| 黄色配什么色好看| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 婷婷成人精品国产| 成人国产av品久久久| 国产成人精品一,二区| 国产激情久久老熟女| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲国产最新在线播放| 日韩av在线免费看完整版不卡| 国产日韩欧美视频二区| 精品一区二区三区四区五区乱码 | www日本在线高清视频| 人成视频在线观看免费观看| 美女视频免费永久观看网站| 亚洲成国产人片在线观看| 国产又色又爽无遮挡免| 热re99久久国产66热| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚洲成人一二三区av| 桃花免费在线播放| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲成人手机| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 亚洲精品中文字幕在线视频| 99热网站在线观看| 18+在线观看网站| 国产精品久久久久久av不卡| 高清黄色对白视频在线免费看| 激情视频va一区二区三区| 性少妇av在线| 久久久精品免费免费高清| 久久97久久精品| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 男人爽女人下面视频在线观看| 两性夫妻黄色片| 国产在线一区二区三区精| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产欧美亚洲国产| 国产精品嫩草影院av在线观看| 超色免费av| av在线app专区| av一本久久久久| 国产免费现黄频在线看| 亚洲欧美一区二区三区国产| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 精品一品国产午夜福利视频| 久久99热这里只频精品6学生| 国产av码专区亚洲av| 亚洲三区欧美一区| 女人精品久久久久毛片| 亚洲,欧美精品.| 性色avwww在线观看| 日韩一本色道免费dvd| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲欧洲日产国产| 国产免费现黄频在线看| 最近的中文字幕免费完整| 一区二区av电影网| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 国产片内射在线| 亚洲成色77777| 久久精品夜色国产| 国产麻豆69| 热99久久久久精品小说推荐| 丝袜美足系列| 麻豆av在线久日| 亚洲伊人色综图| 中文字幕最新亚洲高清| 人体艺术视频欧美日本| 久久人人爽人人片av| av片东京热男人的天堂| 免费在线观看完整版高清| 中文字幕精品免费在线观看视频| 在线观看免费日韩欧美大片| 日本91视频免费播放| 国产综合精华液| 永久网站在线| 如何舔出高潮| 欧美中文综合在线视频| 波野结衣二区三区在线| 狂野欧美激情性bbbbbb| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲男人天堂网一区| 99久国产av精品国产电影| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲三级黄色毛片| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 国产精品 国内视频| 亚洲伊人色综图| 精品第一国产精品| 99精国产麻豆久久婷婷| 久久久久国产精品人妻一区二区| 国产一区二区在线观看av| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 日韩欧美精品免费久久| 两性夫妻黄色片| 美女午夜性视频免费| 啦啦啦在线免费观看视频4| 日韩人妻精品一区2区三区| 久久久久久人人人人人| 成人国语在线视频| 欧美日本中文国产一区发布| 在线 av 中文字幕| 免费在线观看黄色视频的| 久久毛片免费看一区二区三区| 咕卡用的链子| 亚洲熟女精品中文字幕| 秋霞伦理黄片| 精品国产国语对白av| 国产黄频视频在线观看| 国产色婷婷99| 热re99久久国产66热| 欧美日韩成人在线一区二区| 在线观看一区二区三区激情| 精品一区在线观看国产| 在线天堂中文资源库| 一本久久精品| 男女啪啪激烈高潮av片| 亚洲精品在线美女| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产乱人偷精品视频| 日韩中文字幕视频在线看片| 成人午夜精彩视频在线观看| 黄片播放在线免费| 久久久精品免费免费高清| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲欧美色中文字幕在线|