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    非平衡樣本下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷研究

    2021-02-24 10:13:42蹇亞玲楊博宇
    制造業(yè)自動化 2021年12期
    關(guān)鍵詞:擾動證據(jù)變電站

    周 萍,周 英,蹇亞玲,楊博宇

    (1.四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,成都 610000;2.國網(wǎng)四川信通公司,成都 610000)

    0 引言

    變電站變壓器是電網(wǎng)中能量轉(zhuǎn)換核心設(shè)備,使用此設(shè)備可將發(fā)電機(jī)發(fā)出的交流電壓轉(zhuǎn)化為多種同頻率的電壓,保證電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性。在電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中,為將發(fā)電機(jī)發(fā)出的大功率電能傳輸?shù)骄嚯x相對較遠(yuǎn)的用戶處,多采用高壓輸電形式,這種發(fā)電過程需要將多種規(guī)格的變壓器連接到一起,將發(fā)電機(jī)電壓升高到200kV~500kV,實(shí)現(xiàn)電力傳輸過程。變壓器的運(yùn)行狀態(tài)對于電力傳輸效果具有直接的影響,變壓器安全運(yùn)行是電網(wǎng)安全運(yùn)行的基礎(chǔ),提高變壓器運(yùn)行管理能力對整個(gè)電網(wǎng)的集成化發(fā)展具有十分重要的意義[1]。

    然而,在運(yùn)行中發(fā)生的故障很難根據(jù)某一判據(jù)診斷出故障的類型。近年來,隨著狀態(tài)檢修方法的普及,通過設(shè)備狀態(tài)評估、故障風(fēng)險(xiǎn)分析,制定設(shè)備維修計(jì)劃逐漸成為一種實(shí)現(xiàn)變壓器安全運(yùn)行、控制維護(hù)成本的維修方法。由于在變壓器運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大多不具備標(biāo)識,只有少量的數(shù)據(jù)具有標(biāo)識,且在獲取數(shù)據(jù)后進(jìn)行人工標(biāo)識會造成大量的資源浪費(fèi)。當(dāng)前使用的變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷方法往往通過少量標(biāo)識信息獲取的變壓器的運(yùn)行特征,并根據(jù)此特征確定變壓器的運(yùn)行狀態(tài),這種診斷方法存在不確定性,在一定程度上影響診斷結(jié)果的可靠性[2]。因此,非平衡樣本下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷研究是一個(gè)具有重要意義的研究課題,在本次研究中將選用適宜的技術(shù)完成此研究過程,為變壓器的維護(hù)工作提供技術(shù)支持。

    1 非平衡樣本下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷方法設(shè)計(jì)

    1.1 非平衡樣本變壓器運(yùn)行擾動特征提取

    將正常獲取到的變壓器原始運(yùn)行數(shù)據(jù)設(shè)定為An=[a1,a2,…,ai,…anm],非正常方式采集到的變壓器原始運(yùn)行數(shù)據(jù)設(shè)定為Abc=[a1,a2,…,ai,…anbc],無標(biāo)識數(shù)據(jù)設(shè)定為Aw=[a1,a2,…,ai,…anw]。根據(jù)此設(shè)定,構(gòu)建映射矩陣Q=[a1,a2,…,an]∈R,使ai在yi=QTai的映射下保證正常獲取數(shù)據(jù)的同時(shí),減少無標(biāo)識信息對特征識別的干擾。為實(shí)現(xiàn)此數(shù)據(jù)處理目標(biāo),首先設(shè)定無標(biāo)識樣本數(shù)據(jù)的最優(yōu)映射目標(biāo)函數(shù)。將歸一化處理后的無標(biāo)識數(shù)據(jù)Aw作為樣本,將最優(yōu)映射目標(biāo)函數(shù)[3]定義如下:

    其中,Q表示最優(yōu)映射矩陣;yi=QTai表示映射ai通過映射Q得到的低維映射,i表示索引號;yj=QTaj表示映射aj通過映射Q得到的低維映射,j表示索引號。由式(1)推導(dǎo)可得出變壓器正常運(yùn)行過程中采集到的數(shù)據(jù)樣本最優(yōu)映射函數(shù)。

    使用An作為數(shù)據(jù)樣本,則最優(yōu)映射函數(shù)可寫作:

    其中,N表示最優(yōu)映射矩陣;yi=QTai表示映射ai通過映射N得到的低維映射,i表示索引號;yj=QTaj表示映射aj通過映射N得到的低維映射,j表示索引號。根據(jù)此公式同時(shí)可得到非正常運(yùn)行狀態(tài)采集數(shù)據(jù)的最優(yōu)映射函數(shù):

    式(3)表示非正常運(yùn)行狀態(tài)下樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息,將式(1)、式(2)、式(3)整合為一個(gè)綜合的最優(yōu)映射函數(shù),使用其在提升統(tǒng)計(jì)量的同時(shí),降低無標(biāo)識樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量,提高非平衡數(shù)據(jù)樣本在使用時(shí)的穩(wěn)定性:

    其中,x,δ表示映射過程中的比例函數(shù),使用此函數(shù)調(diào)節(jié)三類數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)比例,并將其權(quán)值范圍設(shè)定為[0,1]。在獲取到最優(yōu)映射函數(shù)后,構(gòu)建非平衡樣本統(tǒng)計(jì)量函數(shù),具體公式設(shè)定如下:

    將此統(tǒng)計(jì)量融入到當(dāng)下使用的變壓器運(yùn)行擾動特征提取模型中,完成運(yùn)行擾動特征提取過程,并將其提取結(jié)果應(yīng)用到后續(xù)的研究中。

    1.2 構(gòu)建變壓器運(yùn)行擾動多特征證據(jù)體系

    根據(jù)以往研究結(jié)果,變壓器運(yùn)行擾動形成較為復(fù)雜,單一的特征指標(biāo)是無法完成診斷過程的。為此,在本次研究中構(gòu)建診斷證據(jù)體系。使用采集到的變壓器擾動特征,結(jié)合Dempster規(guī)則[4]進(jìn)行證據(jù)推理。在推論過程中,需要克服無標(biāo)識信息與有標(biāo)識信息之間的差異性與沖突性,為此構(gòu)建信息沖突修正距離公式:

    其中,g(h1,h2)表示兩組信息的距離,使用此公式衡量兩部分特征的差異性,此公式約束條件設(shè)定如下:

    根據(jù)上述公式,實(shí)現(xiàn)變壓器擾動診斷中多特征之間存在沖突時(shí),特征證據(jù)的衡量。在完成修訂后,對特征信息進(jìn)行融合處理,在保證各特征向量獨(dú)立性的同時(shí),提升其診斷的可靠性。由于證據(jù)沖突會導(dǎo)致部分證據(jù)診斷效果下降,故而計(jì)算各特征向量折扣因子。假設(shè)特征向量r的BPA為k,其折扣因子為ε,則折扣處理后的特征向量可以表示為:

    使用此公式確定特征向量的折扣因子,而后將特征向量轉(zhuǎn)化為診斷證據(jù),構(gòu)建證據(jù)體系。假設(shè)證據(jù)集為Z={zi,i=l,…,n},對應(yīng)的BPA設(shè)定為O={oi,i=l,…,n},則證據(jù)zi與證據(jù)集中其他證據(jù)平均修正距離可表示為:

    上述公式中,使用平均修正證據(jù)距離衡量各證據(jù)之間的差異性,取值結(jié)果越大,則證據(jù)zi與證據(jù)集合中其他證據(jù)差異越大,其他證據(jù)的支持率越低。根據(jù)此定理可得到證據(jù)集Z的平均修訂距離:

    由此公式,得到證據(jù)集Z的平均診斷沖突:

    其中,vi表示目標(biāo)特征與證據(jù)集中其他特征的沖突量。對上述計(jì)算過程進(jìn)行整理,得到變壓器運(yùn)行擾動多特征證據(jù)體系,在后續(xù)的計(jì)算過程中,可使用此體系完成擾動診斷。

    1.3 變壓器運(yùn)行擾動診斷

    上文中完成了變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)分析與擾動診斷證據(jù)體系的構(gòu)建工作,此環(huán)節(jié)將應(yīng)用上文中設(shè)計(jì)部分,實(shí)現(xiàn)變電站變壓器運(yùn)行狀態(tài)分析。

    本次研究中使用萬能逼近定理[5],構(gòu)建運(yùn)行擾動診斷網(wǎng)絡(luò),在保證節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的同時(shí),可使用任意精度的任意連續(xù)函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)得到的診斷結(jié)果進(jìn)行判定。為避免由于網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)較多,導(dǎo)致診斷網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)“過適配”現(xiàn)象,影響診斷結(jié)果精度,在診斷網(wǎng)絡(luò)中增加診斷經(jīng)驗(yàn)公式:

    其中,K表示診斷網(wǎng)絡(luò)隱藏層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù);p表示輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù);b表示輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù);η表示計(jì)算過程中涉及的常數(shù)。使用上述函數(shù)對診斷網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化后,對輸入量進(jìn)行歸一化處理:

    其中,mmin、mmax分別表示某一證據(jù)的最高可信度與最低可信度;m表示歸一處理前的證據(jù)信息;y表示歸一化處理后的輸入量。使用診斷網(wǎng)絡(luò)對輸入量進(jìn)行訓(xùn)練,完成變壓器運(yùn)行狀態(tài)分析過程。

    在初步確定變壓器的運(yùn)行狀態(tài)后,采用上文中構(gòu)建的變壓器運(yùn)行擾動多特征證據(jù)體系對狀態(tài)診斷結(jié)果進(jìn)行二次判定,確定變壓器運(yùn)行擾動類型。至此,非平衡樣本下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷方法設(shè)計(jì)完成。

    2 實(shí)驗(yàn)論證分析

    本次研究中構(gòu)建了一種非平衡樣本下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷方法,為證實(shí)此方法具有研究價(jià)值且可應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中,構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)對其使用效果進(jìn)行分析。

    2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

    對于變電站電壓器的運(yùn)行擾動診斷,重點(diǎn)針對其內(nèi)部擾動進(jìn)行判別??紤]到運(yùn)行數(shù)據(jù)采集結(jié)果在診斷過程中的可行性,首先根據(jù)變壓器運(yùn)行擾動診斷相關(guān)領(lǐng)域知識建立變壓器運(yùn)行擾動狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)模式,并以此構(gòu)建出相應(yīng)的物理模型。通過對此模型進(jìn)行判定的形式,確定文中提出的新型診斷方法的使用效果以及其與當(dāng)前診斷方法的差異性。

    在對大量的變電站變壓器運(yùn)行擾動進(jìn)行分析后,將常見的變壓器運(yùn)行擾動歸納為下述幾種類型:

    (1)電磁擾動(R1)

    (2)電壓擾動(R2)

    (3)溫度擾動(R3)

    (4)能量擾動(R4)

    根據(jù)此分析結(jié)果可大致對變壓器運(yùn)行擾動情況進(jìn)行初步探究,在獲取數(shù)據(jù)的過程中并未收集大量的信息樣本,僅通過以往研究中搜集到的100臺變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證文中設(shè)計(jì)方法的診斷性能,在本次研究中僅選用10臺變壓器數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源。部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)顯示如下:

    表1 部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本

    為了使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加真實(shí),在樣本中設(shè)定5組復(fù)合擾動樣本。根據(jù)上述內(nèi)容,使用Matlab軟件,構(gòu)建對應(yīng)的變壓器運(yùn)行狀態(tài)擾動診斷模型,將此模型作為本次實(shí)驗(yàn)對象,使用新型方法以及基礎(chǔ)診斷方法(記作方法1)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法(記作方法2)的診斷能力進(jìn)行分析。

    2.2 平衡樣本條件下變壓器診斷實(shí)驗(yàn)分析

    本次實(shí)驗(yàn)中,將數(shù)據(jù)劃分為兩部分,首先使用已標(biāo)識數(shù)據(jù)對變壓器擾動情況以及類型展開診斷,以此驗(yàn)證樣本均衡條件下各診斷方法的使用效果。為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果不受計(jì)算環(huán)節(jié)的影響,將診斷運(yùn)算周期設(shè)定為50次,獲取平均值作為診斷結(jié)果,診斷結(jié)果如表2所示。

    表2 平衡樣本環(huán)境診斷結(jié)果

    對上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可知,在使用已標(biāo)識數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷的過程中,三種實(shí)驗(yàn)方法均可獲取可靠性較高的診斷結(jié)果。其中,新型方法與預(yù)設(shè)診斷模型的擾動類型基本一致,方法1與方法2分別在XCDX-04樣本與XCDX-07樣本、XCDX-10樣本的診斷過程中出現(xiàn)誤差,其他樣本擾動類型診斷與預(yù)設(shè)診斷模型一致。根據(jù)此實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,在數(shù)據(jù)樣本處于平衡狀態(tài)下時(shí),新型方法與當(dāng)前方法的診斷正判率較為一致,使用效果較佳。

    2.3 非平衡樣本條件下變壓器診斷實(shí)驗(yàn)分析

    在本次實(shí)驗(yàn)中,將未標(biāo)識數(shù)據(jù)與已標(biāo)識數(shù)據(jù)融合后,作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本。同時(shí)將平衡樣本條件下變壓器診斷實(shí)驗(yàn)環(huán)境作為此次實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié),完成診斷過程。為了便于分析,將單一擾動診斷結(jié)果與復(fù)合擾動診斷結(jié)果分開繪制,所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

    圖1 非平衡樣本條件下變壓器診斷結(jié)果

    在圖1(b)中,淺色柱狀圖表示診斷方法可診斷出的第一種擾動,深色部分是表示診斷方法可診斷出的第二種擾動。對上圖中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可以看出,將無標(biāo)識數(shù)據(jù)應(yīng)用到診斷過程后,三種實(shí)驗(yàn)方法診斷效果發(fā)生了大幅度的變化。在此實(shí)驗(yàn)條件下,新型方法的診斷結(jié)果與預(yù)設(shè)診斷結(jié)果一致,并未發(fā)生誤判。方法1與方法2的診斷結(jié)果與預(yù)設(shè)診斷結(jié)果差異較大,為了更好地分析此三種方法的差異性,將單一擾動與復(fù)合擾動的正判率劃分為兩部分進(jìn)行分析,具體分析結(jié)果如表3所示。

    表3 非平衡樣本條件下變壓器診斷正判率/%

    上述數(shù)據(jù)充分證實(shí)了新型方法在非平衡樣本環(huán)境下的診斷效果優(yōu)于當(dāng)前方法。在單一擾動的診斷過程中,方法1的診斷正判率滿足目前的變壓器運(yùn)行診斷要求,此方法可以應(yīng)用到實(shí)際問題中。在復(fù)合擾動的診斷過程中,方法1與方法2的診斷結(jié)果均無法滿足當(dāng)前變壓器運(yùn)行診斷要求,使用此兩種方法將影響變壓器的運(yùn)營維護(hù)工作。綜合上述分析結(jié)果可知,新型方法的診斷結(jié)果可靠性較高。

    3 結(jié)語

    本次研究主要針對非平衡樣本情況下變電站變壓器運(yùn)行擾動診斷方法進(jìn)行研究。通常情況下采集到的變電站運(yùn)行數(shù)據(jù)樣本存在標(biāo)記不平衡、應(yīng)用價(jià)值不平衡等多種問題。針對上述問題,設(shè)計(jì)可彌補(bǔ)此部分不足的擾動診斷方法,在樣本信息不平衡條件下得到可靠性較高的診斷結(jié)果。本次研究中提出的方法在部分領(lǐng)域中還存在一些問題,在后續(xù)的研究中還需要對此方法進(jìn)行完善與優(yōu)化,在故障數(shù)據(jù)較少的情況下實(shí)現(xiàn)變壓器運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)定位。

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