一種變壓器狀態(tài)評(píng)估方法的研究及應(yīng)用

畢巖濱 郭斌

（中海油能源發(fā)展裝備技術(shù)有限公司）

0 引言

隨著現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)今社會(huì)對(duì)電力供應(yīng)需求越來(lái)越大，保障電力安全就變得尤為重要。同時(shí)為了滿足人們用電需求的增加以及較好的用電質(zhì)量體驗(yàn)感，就需要不斷提高電網(wǎng)設(shè)備的穩(wěn)定性，時(shí)刻了解電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。變壓器是電網(wǎng)中重要組成部分，在發(fā)電、送電、用電環(huán)節(jié)扮演著日益重要的角色。所以確保變壓器安全、穩(wěn)定運(yùn)行非常重要，以變壓器評(píng)價(jià)結(jié)果為指導(dǎo)對(duì)變壓器進(jìn)行合理的巡檢和調(diào)控對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

經(jīng)過(guò)不斷研究，目前國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者、專家等提出了很多有關(guān)對(duì)變壓器進(jìn)行評(píng)估和評(píng)價(jià)的方法和決策，包括：專家經(jīng)驗(yàn)法、不確定性分析法、人工智能法（深度學(xué)習(xí)算法）、層析分析法（AHP）[1]。但目前這些方法或得出結(jié)果準(zhǔn)確性不高，或?qū)嵤┢饋?lái)不方便。因此，本文提出一種基于層次分析法并結(jié)合專家系統(tǒng)的指標(biāo)權(quán)重確定方法，通過(guò)上述方法得到變壓器各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合實(shí)際測(cè)量指標(biāo)得分，最后得到變壓器整體評(píng)估狀態(tài)。

1 變壓器狀態(tài)的狀態(tài)指標(biāo)

為了清楚了解某一時(shí)刻變壓器的健康程度，對(duì)變壓器狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估必不可少，但從不同層面反映變壓器狀態(tài)信息、本體性能的指標(biāo)很多，所以需要將指標(biāo)進(jìn)行分層，將變壓器作為最高層，最高層的得分代表著其運(yùn)行狀態(tài)的健康度；中間層故障層，其由很多指標(biāo)構(gòu)成；故障層下為最底層的現(xiàn)場(chǎng)采集的狀態(tài)量，這些狀態(tài)量也是故障下指標(biāo)的體現(xiàn)。

變壓器在線監(jiān)測(cè)中，由于不同指標(biāo)的量綱和數(shù)量級(jí)不同，甚至差別過(guò)大，如果沒(méi)有對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，就會(huì)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)吞噬掉小數(shù)據(jù)；并且各項(xiàng)指標(biāo)不同，也會(huì)存在越大越好型和越小越好型。所以在進(jìn)行評(píng)價(jià)之前對(duì)采集到的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行處理，使其歸一化，表達(dá)式如下：

式中，xn為該指標(biāo)特征量的得分，當(dāng)xn>0時(shí)，令xn=1；當(dāng)xn﹤0時(shí)，令xn=0；wn為該指標(biāo)特征量實(shí)測(cè)值。在所有指標(biāo)中存在越大越好型和越小越好型指標(biāo)體，所以當(dāng)指標(biāo)為越大越好時(shí)，取注意值w′=1.3wa，當(dāng)指標(biāo)為越小越好型時(shí)，取注意值w′=1.3/wa的取值參考文獻(xiàn)[2]；wf為該指標(biāo)初始值。

最終評(píng)分依據(jù)國(guó)家電網(wǎng)評(píng)價(jià)規(guī)程進(jìn)行區(qū)間劃分，確定變壓器當(dāng)前健康狀態(tài)。若設(shè)備處于非正常狀態(tài)，可通過(guò)得分反推設(shè)備異常原因。

2 層次分析法的基本原理及改進(jìn)

2.1 基本原理

層析分析法是一種既可以對(duì)定量指標(biāo)做評(píng)價(jià)也可以對(duì)定性指標(biāo)做評(píng)價(jià)的方法。通常，AHP根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)和目標(biāo)所處性質(zhì)，將很復(fù)雜的評(píng)價(jià)問(wèn)題分為各個(gè)指標(biāo)，并通過(guò)內(nèi)在聯(lián)系，形成一個(gè)由淺到深的層析結(jié)構(gòu)。再求取指標(biāo)權(quán)重，求權(quán)重一般是由專家將同一分組下的指標(biāo)兩兩相比構(gòu)建判斷矩陣，判斷矩陣是一個(gè)正互反矩陣，它的互反關(guān)系是一種把人的判斷進(jìn)行合理結(jié)合的方式。通過(guò)這種方式確定當(dāng)前層次的指標(biāo)相對(duì)其上一層支配指標(biāo)的權(quán)重，然后通過(guò)一定算法逐層組合指標(biāo)權(quán)重，最終得到最低層指標(biāo)相對(duì)于最高層的綜合權(quán)重[3]。

2.2 運(yùn)用步驟

2.2.1 建立層次

根據(jù)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行梳理分層，一般分為三層：指標(biāo)層、準(zhǔn)則層、目標(biāo)層，首先確定每層元素的評(píng)價(jià)因素集。

2.2.2 構(gòu)造判斷矩陣

構(gòu)造所有層次的優(yōu)先關(guān)系判斷矩陣A=(aij)n×n，其中A表示階段目標(biāo)，i和j表示評(píng)判因素。由于各個(gè)因素所占的比重不同，使用aij表示因素集i對(duì)因素j的重要程度。

2.2.3 一致性檢驗(yàn)與權(quán)重計(jì)算

通過(guò)上述方法得到判斷矩陣A，但是首先應(yīng)該確定該判斷矩陣是否通過(guò)一致性檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)一次性檢驗(yàn)后，如果不滿足一致性檢驗(yàn)條件，則應(yīng)該重新調(diào)整判斷矩陣。一致性檢驗(yàn)步驟如下：

1）由判斷矩陣特征值計(jì)算檢驗(yàn)指標(biāo)：

式中，CI為一致性檢驗(yàn)指標(biāo)；λmax是該判斷矩陣所有特征值中最大的特征值；n為指標(biāo)的個(gè)數(shù)，也就是該判斷矩陣的階數(shù)。

2）計(jì)算一致性比率：當(dāng)一致性比率﹤0.1時(shí)，認(rèn)為滿足一致性檢驗(yàn)條件，如果不滿足一致性檢驗(yàn)條件，則應(yīng)該重新調(diào)整判斷矩陣。只有滿足一致性檢驗(yàn)后才能求取權(quán)重。

3）滿足一致性檢驗(yàn)條件后，可以通過(guò)算術(shù)平均法得到權(quán)重向量W。

2.3 算法改進(jìn)

層次分析法在使用過(guò)程中一般是由眾多專家進(jìn)行決策的，由于每個(gè)專家的自身因素（經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷、職稱等）存在不同，傳統(tǒng)的AHP在確定權(quán)重時(shí)，通常把每位專家權(quán)重都等于1/m（m為專家個(gè)數(shù)）。但是由于專家的情況不同，存在較大差異，這將會(huì)導(dǎo)致權(quán)重確定過(guò)于主觀，不太符合工程實(shí)踐。

因此本文在傳統(tǒng)AHP的基礎(chǔ)上通過(guò)引入專家系統(tǒng)來(lái)確定權(quán)重，可以較大程度忽視專家自身情況不同帶來(lái)的過(guò)于主觀評(píng)價(jià)。具體步驟如下：

1）假設(shè)有m位專家，目前層次有指標(biāo)個(gè)數(shù)n，A(k)=(aij)n×n(k=1,2,3,…,m)，表示第k位專家對(duì)該層給定的判斷矩陣，并且假設(shè)所有專家給定的判斷矩陣均通過(guò)一致性檢驗(yàn)，通過(guò)傳統(tǒng)AHP計(jì)算方法可以得到該層指標(biāo)的初始權(quán)重值。以各專家給定的指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建一個(gè)m×n的矩陣W0，該矩陣中第i行j表示第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)權(quán)重值。

2）以專家知識(shí)（學(xué)習(xí)）、經(jīng)驗(yàn)（年齡）、工齡、職稱四個(gè)維度對(duì)應(yīng)專家權(quán)重的確定因素集。分別以對(duì)m個(gè)專家這4個(gè)維度分析得到分析矩陣B（m×4）。由于眾數(shù)理論具有較好的保類性，在本算法中，通過(guò)提取矩陣B中每一行的中眾數(shù)構(gòu)建重要度矩陣R(r1,r2, ...,rm)。

3）根據(jù)公式：判斷矩陣最大特征值λmax與一致性檢驗(yàn)比率成正比，一致性比率CR越小則說(shuō)明專家意見(jiàn)越統(tǒng)一。

通過(guò)上述算法改進(jìn)，可以看出不僅保留了傳統(tǒng)AHP的判斷矩陣算法，同時(shí)也遵循了專家個(gè)人不同情況。尊重個(gè)人判斷結(jié)果，又充分考慮了客觀因素帶來(lái)的誤差。

3 基于AHP和專家系統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評(píng)估

上文介紹了對(duì)變壓器指標(biāo)體系的建立，將指標(biāo)體系分成三層，第一層為性能層由底層指標(biāo)確定，第二層為部件層，由性能層確定，第三層為變壓器狀態(tài)，由各部件層確定。確定了各層指標(biāo)權(quán)重的算法改進(jìn)，并最終通過(guò)第二層的方法得到各層指標(biāo)的最終權(quán)重。

本文基于上述提出一種基于AHP和專家系統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評(píng)估方法，具體步驟如下：

1）通過(guò)第2節(jié)中的方法計(jì)算指標(biāo)層下各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w；

2）通過(guò)式（1）歸一化處理得到各個(gè)指標(biāo)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)得分h；

3）通過(guò)各個(gè)指標(biāo)權(quán)重與得分的積進(jìn)行累加，得到該層下的狀態(tài)得分W；

4）本文將變壓器分成三個(gè)層次，每層運(yùn)用上述1~3步驟，最后通過(guò)式（3）得到變壓器最終得分S，判斷其所在的狀態(tài)區(qū)間，假設(shè)評(píng)估得到的分?jǐn)?shù)處于正常階段，則直接輸出結(jié)果評(píng)估結(jié)束；如不正常，則可根據(jù)各故障類型得分查找故障指標(biāo)，為后期檢修提供指導(dǎo)。

式中，vi為第i類故障所占權(quán)重；xi為第i類故障的狀態(tài)得分。通過(guò)下表[4]和得分確定變壓器的健康狀態(tài)。

表

4 結(jié)束語(yǔ)

文中通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)AHP方法的闡述以及提出專家決策系統(tǒng)，將二者結(jié)合，相較于傳統(tǒng)AHP本文提出的這種方法更切合實(shí)際，符合工程實(shí)際，更能結(jié)合主觀和客觀對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的確定，更能科學(xué)合理地分配指標(biāo)權(quán)重，能較為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器的評(píng)估。