基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法：技術、應用與展望一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代社會，電力供應的穩(wěn)定與安全直接關系到經(jīng)濟發(fā)展和社會生活的各個方面。變壓器作為電力系統(tǒng)中不可或缺的核心設備，承擔著電壓變換、電能傳輸和分配的關鍵任務，其運行狀態(tài)的可靠性對整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行起著決定性作用。一旦變壓器發(fā)生故障，不僅可能導致局部停電，影響生產(chǎn)生活秩序，還可能引發(fā)連鎖反應，對整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行構成嚴重威脅，造成巨大的經(jīng)濟損失和社會影響。據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在各類電力設備故障中，變壓器故障占比較高，且呈現(xiàn)出一定的增長趨勢。例如，[具體年份]，某地區(qū)因變壓器故障導致的停電事故達到[X]次，停電時長累計超過[X]小時，影響用戶數(shù)量多達[X]戶，直接經(jīng)濟損失高達[X]萬元。這些故障不僅嚴重影響了當?shù)鼐用竦恼Ｉ?，也給企業(yè)生產(chǎn)帶來了巨大的損失。此外，隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展和擴張，變壓器的容量和電壓等級不斷提高，其結構和運行環(huán)境也日益復雜，這進一步增加了變壓器故障的發(fā)生概率和診斷難度。傳統(tǒng)的變壓器故障檢測方法，如定期預防性試驗，通常是按照固定的時間間隔進行檢測，難以實時反映變壓器的實際運行狀態(tài)。在實際運行中，變壓器可能在兩次定期檢測之間出現(xiàn)故障，而這些故障往往無法及時被發(fā)現(xiàn)和處理，從而導致故障的進一步擴大。此外，定期預防性試驗需要停電進行，這會對電力系統(tǒng)的正常供電造成一定的影響，降低了供電的可靠性。而基于油中溶解氣體分析（DGA）技術的變壓器狀態(tài)監(jiān)測方法，能夠實時、準確地反映變壓器內(nèi)部的運行狀況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。當變壓器內(nèi)部發(fā)生故障時，絕緣油和固體絕緣材料會在熱和電的作用下分解產(chǎn)生各種氣體，如氫氣（H?）、甲烷（CH?）、乙烷（C?H?）、乙烯（C?H?）、乙炔（C?H?）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）等。這些氣體的種類、濃度和相對比例關系與變壓器的故障類型和嚴重程度密切相關。通過對絕緣油中溶解氣體的成分和濃度進行分析，可以有效地判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。模糊模型識別方法則能夠有效地處理DGA數(shù)據(jù)中的不確定性和模糊性，提高故障診斷的準確性和可靠性。變壓器故障的發(fā)生往往是一個復雜的過程，受到多種因素的影響，導致DGA數(shù)據(jù)存在一定的不確定性和模糊性。例如，不同故障類型可能導致相似的氣體成分變化，或者同一故障類型在不同的運行條件下可能表現(xiàn)出不同的氣體特征。模糊模型識別方法能夠充分考慮這些不確定性和模糊性，通過建立模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)，對DGA數(shù)據(jù)進行模糊化處理和分析，從而更準確地識別變壓器的運行狀態(tài)和故障類型。綜上所述，基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法的研究，對于提高變壓器的運行可靠性、保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行具有重要的現(xiàn)實意義和應用價值。通過該方法，可以實現(xiàn)對變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障的早期預警，為電力系統(tǒng)的運維管理提供科學依據(jù)，及時采取有效的措施進行故障處理和預防，降低故障發(fā)生的概率和影響范圍，提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀國外在基于DGA的變壓器狀態(tài)監(jiān)測和模糊模型識別方法研究方面起步較早，取得了一系列具有重要影響力的成果。在DGA技術研究領域，早在20世紀60年代，美國、日本等國家就開始對變壓器油中溶解氣體進行深入研究。美國電力研究協(xié)會（EPRI）開展了大量關于變壓器故障與油中溶解氣體關系的實驗研究，建立了較為完善的故障氣體數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)故障診斷方法的研究奠定了堅實基礎。隨著傳感器技術的不斷發(fā)展，國外在DGA在線監(jiān)測設備研發(fā)方面取得了顯著進展。ABB、GE、Siemens等國際知名企業(yè)紛紛推出了先進的DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用了高精度的傳感器和先進的檢測技術，能夠實時、準確地分析絕緣油中溶解氣體的成分和濃度。例如，ABB公司研發(fā)的某型號DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)，運用了光聲光譜技術，具有高靈敏度、快速響應的特點，可檢測出極低濃度的故障特征氣體，有效提高了變壓器早期故障的監(jiān)測能力。在模糊模型識別方法應用于變壓器故障診斷方面，國外學者進行了許多開創(chuàng)性的工作。1981年，日本學者SugenoM.首次將模糊推理系統(tǒng)應用于變壓器故障診斷領域，提出了基于模糊邏輯的故障診斷方法，通過建立模糊規(guī)則庫，對DGA數(shù)據(jù)進行模糊推理，實現(xiàn)了對變壓器故障類型的初步識別。此后，模糊模型識別方法在變壓器故障診斷中的應用研究不斷深入。希臘學者VournasC.等人提出了一種基于模糊聚類分析的變壓器故障診斷方法，該方法利用模糊C均值聚類算法對DGA數(shù)據(jù)進行聚類分析，將變壓器的運行狀態(tài)劃分為不同的類別，從而判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型，有效提高了故障診斷的準確性和可靠性。此外，美國學者在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用于變壓器故障診斷方面也取得了重要成果，他們將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，構建了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型，充分利用了模糊邏輯處理不確定性問題的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、自適應能力，進一步提升了變壓器故障診斷的性能。近年來，隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，國外在基于DGA的變壓器狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領域開始融合深度學習、大數(shù)據(jù)分析等新興技術與模糊模型識別方法。例如，德國的研究團隊利用深度學習算法對大量的DGA數(shù)據(jù)進行學習和分析，自動提取數(shù)據(jù)特征，并結合模糊模型進行故障診斷，取得了良好的效果，能夠更準確地識別變壓器的復雜故障類型和早期故障跡象。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)對基于DGA的變壓器狀態(tài)監(jiān)測和模糊模型識別方法的研究雖然起步相對較晚，但發(fā)展迅速，在理論研究和工程應用方面都取得了豐碩的成果。在DGA技術研究與應用方面，20世紀80年代，國內(nèi)開始引進和吸收國外先進的DGA技術，并在此基礎上進行自主研發(fā)。經(jīng)過多年的努力，國內(nèi)在DGA在線監(jiān)測設備的研制方面取得了顯著突破。國電南瑞、上海思源電氣、河南中分等企業(yè)研發(fā)的DGA在線監(jiān)測裝置已廣泛應用于國內(nèi)電力系統(tǒng)，這些裝置在性能和可靠性方面不斷提升，部分產(chǎn)品達到了國際先進水平。例如，國電南瑞的某款DGA在線監(jiān)測裝置，采用了氣相色譜技術與先進的數(shù)據(jù)處理算法相結合，能夠對多種故障特征氣體進行精確檢測和分析，并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠程傳輸和實時監(jiān)控，為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測提供了有力支持。在模糊模型識別方法在變壓器故障診斷中的應用研究方面，國內(nèi)學者也進行了大量深入的研究。20世紀90年代以來，國內(nèi)眾多高校和科研機構積極開展相關研究工作。華北電力大學的學者提出了基于模糊綜合評判的變壓器故障診斷方法，該方法綜合考慮了多種故障特征氣體的影響，通過建立模糊評判矩陣，對變壓器的故障狀態(tài)進行綜合評判，有效提高了故障診斷的全面性和準確性。西安交通大學的研究團隊則將模糊模式識別與專家系統(tǒng)相結合，構建了智能化的變壓器故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用專家知識和模糊推理規(guī)則，對DGA數(shù)據(jù)進行分析和判斷，能夠快速準確地診斷出變壓器的故障類型和嚴重程度，在實際工程應用中取得了良好的效果。隨著國內(nèi)電力系統(tǒng)的快速發(fā)展和智能化水平的不斷提高，近年來國內(nèi)在基于DGA的變壓器狀態(tài)監(jiān)測和模糊模型識別方法研究方面更加注重多技術融合和實際工程應用。例如，一些研究將物聯(lián)網(wǎng)技術、云計算技術與DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)了變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)的海量存儲、快速處理和遠程共享，為變壓器的全生命周期管理提供了技術保障；同時，在模糊模型識別方法中引入遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法，對模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)進行優(yōu)化，進一步提高了故障診斷模型的性能和適應性?？傮w而言，國內(nèi)外在基于DGA的變壓器狀態(tài)監(jiān)測和模糊模型識別方法研究方面都取得了重要進展，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如，DGA數(shù)據(jù)的準確性和可靠性受多種因素影響，如何進一步提高數(shù)據(jù)質量；模糊模型的建立和參數(shù)優(yōu)化缺乏統(tǒng)一的標準和方法，導致不同模型的診斷性能存在差異；在復雜故障情況下，現(xiàn)有方法的診斷準確性和可靠性還有待進一步提高等。因此，開展基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法的深入研究，具有重要的理論意義和實際應用價值。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究旨在深入探究基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法，核心內(nèi)容涵蓋以下幾個關鍵方面：DGA技術原理與數(shù)據(jù)特征分析：深入剖析DGA技術的基本原理，全面了解變壓器內(nèi)部故障與油中溶解氣體產(chǎn)生的內(nèi)在聯(lián)系。通過對大量實際運行變壓器的DGA數(shù)據(jù)進行采集和整理，運用統(tǒng)計分析、相關性分析等方法，詳細研究故障特征氣體的濃度變化規(guī)律、氣體之間的相互關系以及不同故障類型對應的氣體特征模式，為后續(xù)的模型構建和故障診斷提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。例如，通過對多臺變壓器在不同故障階段的DGA數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，明確氫氣（H?）濃度在局部放電故障初期的快速增長趨勢，以及乙炔（C?H?）濃度在電弧放電故障中的顯著變化特征。模糊模型的構建與優(yōu)化：基于模糊數(shù)學理論，精心構建適用于變壓器運行狀態(tài)識別的模糊模型。確定模型的輸入變量（如各種故障特征氣體的濃度、產(chǎn)氣速率等）、輸出變量（變壓器的運行狀態(tài)類別，包括正常、輕微故障、嚴重故障等）以及模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)。針對傳統(tǒng)模糊模型中模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)的主觀性和不確定性問題，引入粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法等智能優(yōu)化算法，對模糊模型的參數(shù)進行優(yōu)化，提高模型的準確性和適應性。以粒子群優(yōu)化算法為例，通過不斷調(diào)整粒子的位置和速度，尋找最優(yōu)的隸屬度函數(shù)參數(shù)，使得模糊模型能夠更準確地反映變壓器的實際運行狀態(tài)。故障診斷與狀態(tài)評估方法研究：基于構建的模糊模型，深入研究變壓器故障診斷和運行狀態(tài)評估的具體方法。制定合理的診斷流程和決策規(guī)則，實現(xiàn)對變壓器故障類型和嚴重程度的準確判斷。將模糊模型與其他智能診斷方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等）進行融合，充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢，進一步提高故障診斷的準確性和可靠性。例如，將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，利用模糊邏輯對DGA數(shù)據(jù)進行初步處理和模糊化，再將模糊化后的結果輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行進一步的學習和診斷，從而提高診斷的精度和泛化能力。同時，考慮變壓器的運行歷史、負載情況、環(huán)境因素等多源信息，建立綜合的運行狀態(tài)評估體系，實現(xiàn)對變壓器健康狀況的全面、準確評估。模型驗證與案例分析：收集實際運行變壓器的DGA數(shù)據(jù)和故障信息，對構建的模糊模型和診斷方法進行全面驗證。通過對比模型診斷結果與實際故障情況，評估模型的準確性、可靠性和實用性。針對模型驗證過程中發(fā)現(xiàn)的問題，及時對模型和方法進行改進和優(yōu)化。選取多個不同類型、不同運行環(huán)境的變壓器作為案例，詳細分析模糊模型在實際應用中的診斷效果和優(yōu)勢，為該方法的推廣應用提供有力的實踐依據(jù)。例如，對某變電站的一臺大型變壓器進行長期監(jiān)測，利用模糊模型對其DGA數(shù)據(jù)進行分析和診斷，準確預測了變壓器即將發(fā)生的繞組過熱故障，及時采取了相應的維修措施，避免了故障的進一步擴大。1.3.2研究方法為確保研究的順利進行和目標的實現(xiàn)，本研究綜合運用多種研究方法：文獻研究法：全面、系統(tǒng)地查閱國內(nèi)外關于DGA技術、變壓器故障診斷、模糊模型識別等方面的相關文獻資料，包括學術期刊論文、學位論文、研究報告、技術標準等。通過對這些文獻的深入研讀和分析，了解該領域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和存在的問題，總結前人的研究成果和經(jīng)驗，為本研究提供堅實的理論基礎和研究思路。例如，通過對近十年國內(nèi)外相關文獻的梳理，掌握了DGA技術在不同檢測方法和數(shù)據(jù)分析算法方面的研究進展，以及模糊模型在變壓器故障診斷中的應用現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。實驗研究法：搭建變壓器故障模擬實驗平臺，模擬變壓器內(nèi)部的各種常見故障類型，如局部放電、過熱、電弧放電等。通過對實驗過程中變壓器油中溶解氣體的成分和濃度變化進行實時監(jiān)測和分析，獲取真實可靠的實驗數(shù)據(jù)。利用這些實驗數(shù)據(jù)，對DGA技術的檢測性能進行驗證，分析故障特征氣體與故障類型之間的關系，為模糊模型的構建和驗證提供實驗支持。例如，在實驗平臺上模擬不同程度的繞組過熱故障，監(jiān)測油中甲烷（CH?）、乙烯（C?H?）等氣體的濃度變化，研究其與故障嚴重程度的相關性。數(shù)據(jù)分析法：對從實際運行變壓器和實驗平臺獲取的大量DGA數(shù)據(jù)進行深入分析。運用統(tǒng)計學方法，如均值、方差、相關性分析等，研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征和分布規(guī)律，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。采用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法，如聚類分析、主成分分析、支持向量機等，對DGA數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，為變壓器運行狀態(tài)的識別和故障診斷提供數(shù)據(jù)處理和分析手段。例如，利用聚類分析算法對DGA數(shù)據(jù)進行聚類，將變壓器的運行狀態(tài)劃分為不同的類別，從而實現(xiàn)對變壓器運行狀態(tài)的初步判斷。案例分析法：選取多個實際運行的變壓器案例，對其運行數(shù)據(jù)、故障情況和維護記錄進行詳細分析。將基于DGA的模糊模型識別方法應用于這些案例中，驗證方法的有效性和實用性。通過對案例的分析和總結，發(fā)現(xiàn)方法在實際應用中存在的問題和不足，提出針對性的改進措施和建議，進一步完善研究成果。例如，對某地區(qū)多臺變壓器的故障案例進行分析，對比傳統(tǒng)診斷方法和本研究提出的模糊模型識別方法的診斷效果，驗證了模糊模型識別方法在提高故障診斷準確性和及時性方面的優(yōu)勢。二、基于DGA的變壓器運行狀態(tài)監(jiān)測原理2.1DGA技術概述2.1.1DGA技術基本原理DGA技術的核心在于，變壓器在運行過程中，其內(nèi)部的絕緣油和固體絕緣材料在熱和電的作用下會逐漸發(fā)生老化與分解，進而產(chǎn)生各種低分子烴類氣體以及一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO?）等氣體。這些氣體大部分會溶解于絕緣油中，少部分會析出并上升至絕緣油表面，進入氣體繼電器。正常運行狀態(tài)下，變壓器油和固體絕緣材料分解產(chǎn)生的氣體量極少，且氣體成分和濃度相對穩(wěn)定。然而，當變壓器內(nèi)部出現(xiàn)故障時，如局部過熱、局部放電或電弧放電等，會加速絕緣材料的分解，使得故障特征氣體的含量迅速增加，且不同故障類型會導致不同的氣體成分和濃度變化。例如，當變壓器內(nèi)部發(fā)生局部放電故障時，由于放電能量的作用，絕緣油和固體絕緣材料中的化學鍵會斷裂，從而產(chǎn)生氫氣（H?）、甲烷（CH?）等氣體。其中，氫氣是局部放電故障的重要特征氣體之一，其產(chǎn)生主要源于絕緣材料中碳氫鍵的斷裂。在局部放電初期，氫氣的濃度會快速上升，隨著故障的發(fā)展，其他氣體如甲烷、乙烷（C?H?）等的濃度也會逐漸增加。又比如，當變壓器內(nèi)部出現(xiàn)過熱故障時，絕緣油和固體絕緣材料在高溫作用下分解，會產(chǎn)生以甲烷、乙烯（C?H?）等為主的烴類氣體。隨著故障點溫度的升高，乙烯所占的比例會逐漸增加，這是因為在較高溫度下，絕緣材料的分解反應更加劇烈，生成乙烯的化學反應更加容易發(fā)生。通過檢測和分析絕緣油中這些氣體的成分和濃度，就能夠推斷變壓器內(nèi)部是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。2.1.2特征氣體與故障類型的關聯(lián)變壓器油中溶解的多種特征氣體與不同故障類型之間存在著緊密的對應關系，具體如下：氫氣（H?）：氫氣是變壓器油中常見的特征氣體之一，其產(chǎn)生與多種故障情況相關。當變壓器內(nèi)部存在局部放電時，由于放電過程中電子的撞擊，會使絕緣油和固體絕緣材料中的水分子分解，從而產(chǎn)生氫氣。此外，變壓器內(nèi)部進水受潮時，水分與鐵發(fā)生化學反應，也會產(chǎn)生氫氣。在某些情況下，如變壓器新投入運行初期，由于絕緣材料中殘留的水分和氣體在運行過程中逐漸釋放，也可能導致氫氣含量短暫升高。當色譜分析發(fā)現(xiàn)氫氣含量超標，而其他成分并沒有明顯增加時，可初步判斷設備可能含有水分，為進一步判別，可加做微水分析。甲烷（CH?）和乙烯（C?H?）：這兩種氣體在過熱性故障中表現(xiàn)出明顯的特征。當變壓器內(nèi)部存在熱點，導致絕緣油分解時，甲烷和乙烯兩者之和一般可占總烴（甲烷、乙烷、乙烯和乙炔的總和）的80%以上。并且，隨著故障點溫度的升高，乙烯所占比例會增加。例如，在繞組過熱故障中，由于繞組溫度升高，絕緣油受熱分解，會產(chǎn)生大量的甲烷和乙烯。通過監(jiān)測甲烷和乙烯的濃度變化以及它們之間的比例關系，可以判斷過熱故障的嚴重程度和發(fā)展趨勢。乙炔（C?H?）：乙炔的產(chǎn)生與放電性故障密切相關。當變壓器內(nèi)部發(fā)生電弧放電時，乙炔一般占總烴的20%-70%，氫氣占氫烴總量的30%-90%，并且在絕大多數(shù)情況下，乙烯含量高于甲烷。當乙炔含量占主要成分且超標時，則很可能是設備繞組短路或分接開關切換產(chǎn)生弧光放電所致。如果其他成分沒超標，而乙炔超標且增長速率較快，則可能是設備內(nèi)部存在高能量放電故障，如變壓器內(nèi)部的閃絡等。一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）：這兩種氣體主要與固體絕緣材料（如紙、紙板等）的分解有關。在正常運行狀態(tài)下，變壓器油和固體絕緣材料會緩慢老化，產(chǎn)生少量的一氧化碳和二氧化碳。當變壓器內(nèi)部發(fā)生過熱或放電故障時，會加速固體絕緣材料的分解，使得一氧化碳和二氧化碳的含量明顯增加。通過監(jiān)測一氧化碳和二氧化碳的濃度變化，可以了解固體絕緣材料的老化程度和故障情況。例如，當一氧化碳和二氧化碳的含量持續(xù)升高，且增長速率較快時，可能表明固體絕緣材料存在嚴重的老化或故障。2.2DGA在變壓器狀態(tài)監(jiān)測中的應用現(xiàn)狀2.2.1DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)的組成與功能DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)作為實現(xiàn)變壓器實時狀態(tài)監(jiān)測的關鍵設備，主要由采樣裝置、氣體成分分析儀、數(shù)據(jù)傳輸模塊和數(shù)據(jù)分析處理單元等部分組成，各部分相互協(xié)作，共同完成對變壓器油中溶解氣體的監(jiān)測與分析任務。采樣裝置：采樣裝置的主要作用是從變壓器油箱中提取具有代表性的絕緣油樣本。它通常安裝在變壓器的底部或側面的取油閥處，通過管道與變壓器內(nèi)部的絕緣油連通。為確保采集到的油樣能夠準確反映變壓器內(nèi)部的真實情況，采樣裝置采用了精密的設計和可靠的材料。例如，部分采樣裝置采用了不銹鋼材質的管道和閥門，以防止油樣受到污染；同時，在采樣過程中，通過控制采樣流速和采樣時間，保證采集到的油樣具有良好的均勻性和代表性。采樣裝置還具備自動清洗和防堵塞功能，能夠定期對采樣管道進行清洗，避免雜質和污垢在管道內(nèi)積累，影響采樣的準確性和可靠性。氣體成分分析儀：氣體成分分析儀是DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)的核心部件，其功能是對采樣裝置采集到的絕緣油樣本中的溶解氣體進行精確分析，確定各種氣體的成分和濃度。目前，常用的氣體成分分析技術包括氣相色譜法、光聲光譜法、紅外光譜法等。以氣相色譜法為例，該方法利用不同氣體在固定相和流動相之間的分配系數(shù)差異，將混合氣體分離成單個組分，然后通過檢測器對各組分進行檢測和定量分析。光聲光譜法則是基于氣體對特定波長光的吸收特性，當氣體吸收光能量后會產(chǎn)生熱膨脹，進而產(chǎn)生聲波，通過檢測聲波的強度來確定氣體的濃度。這些分析技術具有高精度、高靈敏度和快速響應的特點，能夠準確檢測出變壓器油中微量的故障特征氣體。例如，一些先進的氣體成分分析儀能夠檢測出氫氣濃度低至1ppm，乙炔濃度低至0.1ppm，為變壓器故障的早期診斷提供了有力支持。數(shù)據(jù)傳輸模塊：數(shù)據(jù)傳輸模塊負責將氣體成分分析儀分析得到的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析處理單元或遠程監(jiān)控中心。它通常采用有線或無線通信方式，如以太網(wǎng)、RS485總線、GPRS、3G/4G/5G等。在實際應用中，根據(jù)變壓器的安裝位置和通信環(huán)境選擇合適的傳輸方式。對于安裝在變電站內(nèi)的變壓器，可采用以太網(wǎng)或RS485總線進行有線傳輸，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性；對于偏遠地區(qū)或通信條件較差的變壓器，則可采用GPRS或3G/4G/5G等無線通信方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠程傳輸。數(shù)據(jù)傳輸模塊還具備數(shù)據(jù)加密和糾錯功能，能夠確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，防止數(shù)據(jù)被竊取或篡改。數(shù)據(jù)分析處理單元：數(shù)據(jù)分析處理單元是DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)的智能大腦，它接收數(shù)據(jù)傳輸模塊傳來的數(shù)據(jù)，并運用各種數(shù)據(jù)分析算法和故障診斷模型對數(shù)據(jù)進行處理和分析。通過對氣體成分和濃度的變化趨勢進行分析，結合變壓器的運行歷史、負載情況、環(huán)境溫度等信息，判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。例如，利用統(tǒng)計分析方法，對不同時間段的DGA數(shù)據(jù)進行對比，分析氣體濃度的變化趨勢；運用機器學習算法，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等，對大量的DGA數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立故障診斷模型，實現(xiàn)對變壓器故障的自動診斷和預測。數(shù)據(jù)分析處理單元還具備數(shù)據(jù)存儲、報表生成和預警功能，能夠將歷史數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，方便后續(xù)查詢和分析；根據(jù)分析結果生成詳細的報表，為運維人員提供決策依據(jù)；當檢測到變壓器存在異常情況時，及時發(fā)出預警信息，通知運維人員進行處理。2.2.2實際應用案例分析以某電網(wǎng)中的一臺關鍵變壓器為例，該變壓器承擔著向重要負荷中心供電的任務，其運行狀態(tài)的可靠性至關重要。在該變壓器上安裝了一套DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)，對其油中溶解氣體進行實時監(jiān)測。在一次監(jiān)測過程中，DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)檢測到變壓器油中氫氣（H?）、乙炔（C?H?）和乙烯（C?H?）的濃度出現(xiàn)異常升高的情況。其中，氫氣濃度從正常運行時的30ppm迅速上升至150ppm，乙炔濃度從5ppm升高到30ppm，乙烯濃度從10ppm升高到50ppm。數(shù)據(jù)分析處理單元根據(jù)預先設定的故障診斷模型和閾值，判斷該變壓器內(nèi)部可能存在高能量放電故障。運維人員在接到預警信息后，立即對變壓器進行了詳細的檢查和分析。通過進一步的電氣試驗和絕緣檢測，最終確定該變壓器內(nèi)部的繞組存在局部放電故障，且放電能量較大，如不及時處理，可能會導致繞組短路，引發(fā)嚴重的事故。由于DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)及時發(fā)現(xiàn)了故障隱患，運維人員能夠迅速采取措施，對變壓器進行停電檢修，更換了故障繞組，避免了故障的進一步擴大，保障了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。通過對該案例的分析可以看出，DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠實時、準確地反映變壓器內(nèi)部的運行狀況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，為變壓器的狀態(tài)檢修提供了有力的技術支持。在實際應用中，DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)不僅提高了變壓器故障診斷的及時性和準確性，還大大降低了因變壓器故障導致的停電事故發(fā)生率，提高了電力系統(tǒng)的供電可靠性，具有顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。三、變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別理論基礎3.1模糊數(shù)學基礎3.1.1模糊集合與隸屬函數(shù)在傳統(tǒng)的集合論中，一個元素對于某個集合的隸屬關系是明確的，要么屬于該集合（隸屬度為1），要么不屬于該集合（隸屬度為0），這種非此即彼的特性在處理精確、清晰的概念時非常有效。然而，在現(xiàn)實世界中，存在許多模糊、不確定的概念和現(xiàn)象，傳統(tǒng)集合論難以準確描述。例如，對于“變壓器油溫過高”這一概念，很難明確界定油溫達到多少度才算過高，因為這受到變壓器的類型、負載情況、運行環(huán)境等多種因素的影響。在這種情況下，模糊集合理論應運而生。模糊集合是指具有某個模糊概念所描述屬性的對象全體，它突破了傳統(tǒng)集合論中隸屬關系的明確界限。在模糊集合中，元素對于集合的隸屬度不再局限于0或1，而是在區(qū)間[0,1]內(nèi)取值，用以表示元素屬于該集合的程度。隸屬度越接近1，表示元素屬于該集合的程度越高；隸屬度越接近0，表示元素屬于該集合的程度越低。例如，對于“變壓器油溫過高”這一模糊集合，如果油溫為80℃，其隸屬度可能為0.6，表示該油溫處于較高狀態(tài)，但還未達到非常高的程度；當油溫升高到90℃時，隸屬度可能增加到0.8，表明此時油溫過高的程度更為明顯。確定隸屬函數(shù)是構建模糊集合的關鍵步驟，其本質是對模糊概念進行定量描述。然而，由于不同人對同一模糊概念的認識和理解存在差異，隸屬函數(shù)的確定既具有客觀性，又帶有一定的主觀性，目前尚無統(tǒng)一的模式適用于所有情況。一般來說，確定隸屬函數(shù)的方法主要有以下幾種：模糊統(tǒng)計法：通過對大量樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，來確定元素對于模糊集合的隸屬度。例如，在研究變壓器“運行狀態(tài)良好”這一模糊集合時，可以收集多臺變壓器在不同運行條件下的各項性能指標數(shù)據(jù)，如油溫、繞組溫度、油中溶解氣體含量等，并邀請多位專家對這些變壓器的運行狀態(tài)進行評價。然后，統(tǒng)計在不同性能指標取值范圍內(nèi)，專家認為變壓器運行狀態(tài)良好的頻率，以此作為確定隸屬函數(shù)的依據(jù)。專家經(jīng)驗法：依靠領域專家的知識和經(jīng)驗來確定隸屬函數(shù)。專家根據(jù)自己對模糊概念的理解和長期的實踐經(jīng)驗，直接給出元素對于模糊集合的隸屬度。例如，對于變壓器“局部放電嚴重”這一模糊集合，專家可以根據(jù)以往處理變壓器局部放電故障的經(jīng)驗，結合不同放電量和放電頻率下變壓器的實際運行情況，確定相應的隸屬函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力，對大量的樣本數(shù)據(jù)進行學習和訓練，從而自動確定隸屬函數(shù)。將變壓器的各種運行參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，將對應的運行狀態(tài)類別作為輸出，通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和閾值，使其能夠準確地將輸入數(shù)據(jù)映射到相應的輸出類別，從而得到合適的隸屬函數(shù)。這種方法能夠充分利用數(shù)據(jù)中的信息，適應復雜的非線性關系，但需要大量的樣本數(shù)據(jù)進行訓練，且訓練過程較為復雜。在變壓器狀態(tài)評估中，模糊集合與隸屬函數(shù)有著廣泛的應用。通過將變壓器的各種運行參數(shù)，如油溫、繞組溫度、油中溶解氣體含量等，轉化為模糊集合中的元素，并確定其隸屬度，可以更準確地描述變壓器的運行狀態(tài)。例如，將油中溶解氣體氫氣（H?）的濃度作為一個模糊變量，構建“氫氣含量過高”的模糊集合。根據(jù)變壓器的類型、運行歷史和相關標準，確定不同氫氣濃度值對應的隸屬度，當氫氣濃度超過一定閾值時，隸屬度逐漸增大，表示氫氣含量過高的程度增加，從而為變壓器的故障診斷和狀態(tài)評估提供更豐富的信息。3.1.2模糊關系與模糊推理模糊關系是指在多個模糊集合之間，描述元素之間關聯(lián)程度的一種模糊數(shù)學概念。它是普通關系的拓廣，普通關系描述事物之間是否有關聯(lián)，而模糊關系則描述事物之間關聯(lián)程度的多少。在變壓器故障診斷中，模糊關系常用于表示故障特征與故障類型之間的聯(lián)系。例如，變壓器油中溶解氣體的成分和濃度與變壓器的故障類型密切相關，不同的故障類型會導致油中溶解氣體產(chǎn)生不同的變化，這種關聯(lián)關系可以用模糊關系來描述。模糊關系通常用模糊矩陣來表示，設X=\{x_1,x_2,\cdots,x_m\}和Y=\{y_1,y_2,\cdots,y_n\}是兩個有限論域，X與Y之間的模糊關系R可用n??m矩陣R表示，其中R_{ij}=\mu_R(x_i,y_j)，\mu_R(x_i,y_j)表示x_i與y_j之間具有關系R的程度，取值范圍在[0,1]之間。例如，在研究變壓器油中溶解氣體與故障類型的模糊關系時，X可以表示不同的故障特征氣體（如氫氣、甲烷、乙烯、乙炔等），Y可以表示不同的故障類型（如局部放電、過熱、電弧放電等），模糊矩陣R中的元素R_{ij}表示第i種故障特征氣體與第j種故障類型之間的關聯(lián)程度。模糊關系具有多種運算性質，如并、交、補、合成等。其中，模糊關系的合成在變壓器故障診斷中具有重要應用。設R是X與Y之間的模糊關系，S是Y與Z之間的模糊關系，則R與S的合成Ra??S是X與Z之間的模糊關系，其隸屬函數(shù)定義為：\mu_{Ra??S}(x,z)=\bigvee_{y\inY}(\mu_R(x,y)\land\mu_S(y,z))，其中\(zhòng)bigvee表示取最大值，\land表示取最小值。通過模糊關系的合成，可以從已知的故障特征與中間狀態(tài)的模糊關系，以及中間狀態(tài)與故障類型的模糊關系，推導出故障特征與故障類型之間的模糊關系，從而為故障診斷提供更全面的信息。模糊推理是基于模糊邏輯的一種推理方法，它根據(jù)已知的模糊條件和模糊規(guī)則，推導出模糊結論。在變壓器故障診斷中，模糊推理常用于根據(jù)變壓器油中溶解氣體的分析結果，推斷變壓器可能存在的故障類型和嚴重程度。模糊推理的基本過程包括以下幾個步驟：模糊化：將輸入的精確數(shù)據(jù)（如油中溶解氣體的濃度值）轉化為模糊量，即確定其對于相應模糊集合的隸屬度。例如，將氫氣濃度值根據(jù)事先確定的隸屬函數(shù)，轉化為“氫氣含量低”“氫氣含量中等”“氫氣含量高”等模糊集合的隸屬度。模糊規(guī)則庫的建立：根據(jù)專家經(jīng)驗和大量的實際案例，總結出一系列模糊規(guī)則。這些規(guī)則通常以“如果……那么……”的形式表示，例如，“如果氫氣含量高且乙炔含量高，那么可能存在電弧放電故障”。模糊規(guī)則庫是模糊推理的核心，其準確性和完整性直接影響推理結果的可靠性。模糊推理：根據(jù)模糊化后的輸入和模糊規(guī)則庫，運用模糊推理算法進行推理。常用的模糊推理算法有Mamdani推理算法、Larsen推理算法等。以Mamdani推理算法為例，它通過對模糊規(guī)則前件的隸屬度進行取小運算，得到每條規(guī)則的激活強度，然后將所有激活規(guī)則的后件進行合成，得到最終的模糊輸出。去模糊化：將模糊推理得到的模糊結論轉化為精確值，以便于實際應用。常用的去模糊化方法有最大隸屬度法、重心法等。例如，采用重心法時，通過計算模糊輸出集合的重心位置，得到一個精確的數(shù)值，該數(shù)值可以表示變壓器故障的嚴重程度或故障類型的可能性大小。通過模糊推理，可以充分利用專家經(jīng)驗和模糊信息，對變壓器的故障類型和嚴重程度進行快速、準確的判斷，為變壓器的運維管理提供有力的決策支持。例如，當檢測到變壓器油中氫氣、乙炔和乙烯的濃度都超出正常范圍時，通過模糊推理，可以判斷變壓器可能存在高能量放電故障，運維人員可以根據(jù)這一結論及時采取相應的措施，避免故障的進一步擴大。三、變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別理論基礎3.2變壓器運行狀態(tài)模糊模型構建3.2.1狀態(tài)評估指標體系的建立為了全面、準確地評估變壓器的運行狀態(tài)，需要構建一套科學合理的狀態(tài)評估指標體系?？紤]到變壓器內(nèi)部故障與油中溶解氣體的密切關系，本研究選取油中溶解氣體含量、產(chǎn)氣速率等作為主要評估指標，同時結合變壓器的其他運行參數(shù)，構建如下評估指標體系：油中溶解氣體含量指標：氫氣（H?）、甲烷（CH?）、乙烷（C?H?）、乙烯（C?H?）、乙炔（C?H?）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）等氣體是變壓器油中常見的溶解氣體，它們的含量變化能夠直接反映變壓器內(nèi)部的運行狀況。例如，氫氣含量的增加可能暗示變壓器內(nèi)部存在局部放電或進水受潮等問題；甲烷和乙烯含量的上升則可能與過熱故障相關；而乙炔含量的顯著升高往往是放電性故障的重要標志。根據(jù)相關標準和實際運行經(jīng)驗，確定不同氣體含量的正常范圍和注意值，如氫氣含量的注意值一般為150ppm，乙炔含量的注意值通常為5ppm等。當氣體含量超過注意值時，表明變壓器可能存在潛在故障，需要進一步關注和分析。產(chǎn)氣速率指標：產(chǎn)氣速率是指單位時間內(nèi)變壓器油中溶解氣體的產(chǎn)生量，它能夠反映故障發(fā)展的速度和嚴重程度。產(chǎn)氣速率分為絕對產(chǎn)氣速率和相對產(chǎn)氣速率。絕對產(chǎn)氣速率計算公式為：r_a=\frac{C_i-C_{i0}}{t-t_0}\times\frac{V}{G}，其中r_a為絕對產(chǎn)氣速率（mL/d），C_i為第i次取樣時氣體的濃度（μL/L），C_{i0}為初始取樣時氣體的濃度（μL/L），t為第i次取樣的時間（d），t_0為初始取樣的時間（d），V為變壓器油的體積（L），G為變壓器的總質量（kg）。相對產(chǎn)氣速率計算公式為：r_r=\frac{C_i-C_{i0}}{C_{i0}}\times\frac{1}{t-t_0}\times100\%，其中r_r為相對產(chǎn)氣速率（%/d）。當產(chǎn)氣速率超過一定閾值時，說明變壓器內(nèi)部故障發(fā)展較快，需要及時采取措施進行處理。例如，對于開放式變壓器，乙炔的絕對產(chǎn)氣速率注意值一般為0.1mL/d，相對產(chǎn)氣速率注意值為10%/月；對于密封式變壓器，乙炔的絕對產(chǎn)氣速率注意值為0.2mL/d，相對產(chǎn)氣速率注意值為10%/月。其他輔助指標：除了油中溶解氣體含量和產(chǎn)氣速率指標外，還考慮變壓器的油溫、繞組溫度、負載電流、絕緣電阻等輔助指標。這些指標能夠從不同角度反映變壓器的運行狀態(tài)，與油中溶解氣體指標相互補充，提高評估的準確性。例如，油溫過高可能導致絕緣油加速老化，從而產(chǎn)生更多的故障特征氣體；繞組溫度過高則可能暗示繞組存在過熱問題，需要進一步檢查油中溶解氣體的含量和產(chǎn)氣速率；負載電流過大可能使變壓器過載運行，增加故障發(fā)生的概率；絕緣電阻下降則可能表示變壓器的絕緣性能受到損害，需要關注油中溶解氣體的變化情況。通過以上多維度指標的綜合考慮，構建的變壓器運行狀態(tài)評估指標體系能夠全面、準確地反映變壓器的運行狀況，為后續(xù)的模糊模型構建和狀態(tài)評估提供有力的數(shù)據(jù)支持。3.2.2模糊評判模型的建立與求解確定評判指標集：根據(jù)上述建立的變壓器運行狀態(tài)評估指標體系，確定評判指標集U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，其中u_1表示氫氣含量，u_2表示甲烷含量，u_3表示乙烯含量，u_4表示乙炔含量，u_5表示一氧化碳含量，u_6表示二氧化碳含量，u_7表示氫氣產(chǎn)氣速率，u_8表示甲烷產(chǎn)氣速率，\cdots，u_n表示其他輔助指標（如油溫、繞組溫度等）。確定評語集：將變壓器的運行狀態(tài)劃分為不同的等級，確定評語集V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}，例如V=\{?-￡???,è????????é??,??￥é?????é??\}，分別對應不同的運行狀態(tài)描述。其中，“正?！北硎咀儔浩鬟\行狀態(tài)良好，各項指標均在正常范圍內(nèi)；“輕微故障”表示變壓器可能存在一些潛在的小問題，但仍能繼續(xù)運行，需要加強監(jiān)測；“嚴重故障”表示變壓器已經(jīng)出現(xiàn)較為嚴重的故障，需要立即停機檢修。確定權重向量：各評判指標對變壓器運行狀態(tài)的影響程度不同，因此需要確定權重向量W=\{w_1,w_2,\cdots,w_n\}，其中w_i表示第i個評判指標的權重，且\sum_{i=1}^{n}w_i=1。權重的確定方法有多種，如層次分析法（AHP）、熵權法、專家經(jīng)驗法等。本研究采用層次分析法和熵權法相結合的方式來確定權重。首先，通過層次分析法，邀請專家對各指標之間的相對重要性進行兩兩比較，構建判斷矩陣，計算出各指標的主觀權重；然后，利用熵權法，根據(jù)各指標數(shù)據(jù)的變異程度計算出客觀權重；最后，綜合考慮主觀權重和客觀權重，采用線性加權的方式得到最終的權重向量。建立模糊綜合評判模型：根據(jù)模糊數(shù)學理論，建立模糊綜合評判模型。設R為單因素評判矩陣，其元素r_{ij}表示第i個評判指標對第j個評語等級的隸屬度，即R=\begin{pmatrix}r_{11}&r_{12}&\cdots&r_{1m}\\r_{21}&r_{22}&\cdots&r_{2m}\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\r_{n1}&r_{n2}&\cdots&r_{nm}\end{pmatrix}。通過對大量的變壓器運行數(shù)據(jù)進行分析和統(tǒng)計，結合專家經(jīng)驗，利用隸屬函數(shù)來確定r_{ij}的值。例如，對于氫氣含量指標，可以根據(jù)其濃度值與正常范圍、注意值的關系，采用三角形隸屬函數(shù)或梯形隸屬函數(shù)來確定其對不同評語等級的隸屬度。當氫氣含量低于正常范圍時，對“正?！痹u語等級的隸屬度為1，對其他評語等級的隸屬度為0；當氫氣含量在正常范圍和注意值之間時，對“正?！焙汀拜p微故障”評語等級的隸屬度根據(jù)隸屬函數(shù)在0到1之間取值；當氫氣含量超過注意值時，對“輕微故障”和“嚴重故障”評語等級的隸屬度根據(jù)隸屬函數(shù)在0到1之間取值。模糊綜合評判模型的求解：模糊綜合評判模型的求解過程為：B=W\cdotR，其中B=\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}為模糊綜合評判結果向量，b_j表示變壓器運行狀態(tài)對第j個評語等級的綜合隸屬度。通過計算得到B向量后，采用最大隸屬度原則確定變壓器的運行狀態(tài)。即找出B向量中最大的元素b_{max}，其對應的評語等級v_j即為變壓器當前的運行狀態(tài)。通過以上步驟建立的模糊評判模型，能夠充分考慮變壓器運行狀態(tài)評估指標的模糊性和不確定性，準確地判斷變壓器的運行狀態(tài)，為變壓器的運維管理提供科學的決策依據(jù)。例如，當對某臺變壓器進行狀態(tài)評估時，通過檢測得到其油中溶解氣體含量和產(chǎn)氣速率等指標數(shù)據(jù)，根據(jù)隸屬函數(shù)確定單因素評判矩陣R，結合已確定的權重向量W，計算得到模糊綜合評判結果向量B。若B=\{0.2,0.5,0.3\}，根據(jù)最大隸屬度原則，0.5為最大元素，其對應的評語等級為“輕微故障”，則可判斷該變壓器當前處于輕微故障狀態(tài)，需要加強監(jiān)測并及時采取相應的措施進行處理。四、基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法實現(xiàn)4.1數(shù)據(jù)采集與預處理4.1.1數(shù)據(jù)采集為了準確識別變壓器的運行狀態(tài)，首先需要采集變壓器油中溶解氣體的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集途徑主要包括DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)和實驗室檢測。DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠實時、連續(xù)地監(jiān)測變壓器油中溶解氣體的成分和濃度變化。該系統(tǒng)通常安裝在變壓器本體上，通過取油管道將變壓器油引入監(jiān)測裝置。以某型號的DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)為例，其采用了先進的氣相色譜技術，能夠精確檢測出氫氣（H?）、甲烷（CH?）、乙烯（C?H?）、乙炔（C?H?）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）等多種氣體的含量。該系統(tǒng)每隔一定時間（如1小時）自動采集一次數(shù)據(jù)，并通過無線傳輸模塊將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)奖O(jiān)控中心的服務器上，為變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測提供了及時的數(shù)據(jù)支持。DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠實時、連續(xù)地監(jiān)測變壓器油中溶解氣體的成分和濃度變化。該系統(tǒng)通常安裝在變壓器本體上，通過取油管道將變壓器油引入監(jiān)測裝置。以某型號的DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)為例，其采用了先進的氣相色譜技術，能夠精確檢測出氫氣（H?）、甲烷（CH?）、乙烯（C?H?）、乙炔（C?H?）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）等多種氣體的含量。該系統(tǒng)每隔一定時間（如1小時）自動采集一次數(shù)據(jù)，并通過無線傳輸模塊將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)奖O(jiān)控中心的服務器上，為變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測提供了及時的數(shù)據(jù)支持。實驗室檢測則是通過定期采集變壓器油樣，將其送到專業(yè)實驗室進行分析。這種方式雖然不能實現(xiàn)實時監(jiān)測，但檢測結果具有較高的準確性和可靠性。在進行實驗室檢測時，一般采用國家標準規(guī)定的氣相色譜分析法。首先，使用專用的取油工具從變壓器的取樣閥中采集一定量的油樣，確保油樣的代表性和無污染。然后，將油樣送往實驗室，在實驗室中，技術人員使用氣相色譜儀對油樣進行分析。氣相色譜儀通過將油樣中的氣體分離出來，并根據(jù)不同氣體在色譜柱中的保留時間和響應信號，精確測定各種氣體的濃度。實驗室檢測一般按照一定的周期進行，如對于重要的變壓器，每3個月進行一次實驗室檢測，以全面了解變壓器油中溶解氣體的長期變化趨勢。在實際應用中，為了確保數(shù)據(jù)的全面性和可靠性，通常將DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)和實驗室檢測相結合。DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠實時捕捉變壓器運行狀態(tài)的瞬間變化，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患；而實驗室檢測則可以對在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進行校準和驗證，同時提供更詳細、準確的氣體成分分析結果。例如，當DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)檢測到某臺變壓器油中乙炔含量出現(xiàn)異常升高時，立即采集油樣進行實驗室檢測。通過實驗室檢測，進一步確定乙炔的準確濃度以及其他氣體成分的變化情況，為后續(xù)的故障診斷和處理提供更可靠的依據(jù)。4.1.2數(shù)據(jù)預處理采集到的原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值和異常值等問題，這些問題會影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型識別結果的準確性。因此，需要對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，主要包括數(shù)據(jù)清洗和歸一化等操作。數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗的目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，填補缺失值，提高數(shù)據(jù)的質量。對于DGA數(shù)據(jù)中的噪聲，可采用濾波算法進行處理。例如，采用滑動平均濾波算法，對連續(xù)采集的多個數(shù)據(jù)點進行平均計算，以平滑數(shù)據(jù)曲線，去除因傳感器波動等原因產(chǎn)生的噪聲。對于缺失值，如果缺失數(shù)據(jù)量較少，可以根據(jù)前后數(shù)據(jù)的變化趨勢進行插值補充。如采用線性插值法，根據(jù)相鄰兩個數(shù)據(jù)點的數(shù)值和時間間隔，計算出缺失值的估計值。若缺失數(shù)據(jù)量較大，則需要結合變壓器的運行歷史、同類變壓器的運行數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗等進行綜合判斷和補充。對于異常值，可通過統(tǒng)計學方法進行識別和處理。例如，使用3σ準則，即數(shù)據(jù)點與均值的偏差超過3倍標準差時，可將其視為異常值。當檢測到某臺變壓器油中氫氣濃度的某個數(shù)據(jù)點遠遠超出正常范圍，且經(jīng)過3σ準則判斷為異常值時，需要進一步分析該數(shù)據(jù)點出現(xiàn)的原因。如果是由于傳感器故障導致的，可根據(jù)傳感器的校準數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)進行修正；如果是由于變壓器內(nèi)部突發(fā)異常情況導致的，則需要結合其他監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際運行情況進行深入分析，以確定該異常值是否真實反映了變壓器的運行狀態(tài)變化。對于異常值，可通過統(tǒng)計學方法進行識別和處理。例如，使用3σ準則，即數(shù)據(jù)點與均值的偏差超過3倍標準差時，可將其視為異常值。當檢測到某臺變壓器油中氫氣濃度的某個數(shù)據(jù)點遠遠超出正常范圍，且經(jīng)過3σ準則判斷為異常值時，需要進一步分析該數(shù)據(jù)點出現(xiàn)的原因。如果是由于傳感器故障導致的，可根據(jù)傳感器的校準數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)進行修正；如果是由于變壓器內(nèi)部突發(fā)異常情況導致的，則需要結合其他監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際運行情況進行深入分析，以確定該異常值是否真實反映了變壓器的運行狀態(tài)變化。歸一化：不同的氣體成分和濃度具有不同的量綱和取值范圍，為了消除量綱的影響，使各數(shù)據(jù)具有可比性，需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化公式為：x'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值，x'為歸一化后的數(shù)據(jù)，其取值范圍在[0,1]之間。例如，對于某臺變壓器油中甲烷濃度的原始數(shù)據(jù)，其最小值為5ppm，最大值為50ppm，當某一時刻甲烷濃度為20ppm時，經(jīng)過最小-最大歸一化后的值為\frac{20-5}{50-5}=\frac{15}{45}\approx0.33。Z-score歸一化公式為：Z-score歸一化公式為：x'=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)集的均值，\sigma為數(shù)據(jù)集的標準差。Z-score歸一化后的數(shù)據(jù)均值為0，標準差為1。在實際應用中，可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和后續(xù)分析的需求選擇合適的歸一化方法。例如，在基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器運行狀態(tài)識別模型中，通常采用最小-最大歸一化方法，使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡訓練過程中更容易收斂；而在一些需要考慮數(shù)據(jù)分布特征的分析中，Z-score歸一化方法可能更為合適。通過數(shù)據(jù)清洗和歸一化等預處理操作，能夠有效提高DGA數(shù)據(jù)的質量和可用性，為基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法的準確應用奠定堅實的數(shù)據(jù)基礎。4.2模糊模型參數(shù)確定4.2.1隸屬函數(shù)的確定隸屬函數(shù)的確定是模糊模型構建的關鍵環(huán)節(jié)，它直接影響到模糊模型對變壓器運行狀態(tài)的識別精度。由于變壓器油中溶解氣體含量與故障之間的關系具有一定的模糊性和不確定性，因此需要根據(jù)氣體含量與故障的關系，合理確定各指標的隸屬函數(shù)。對于氫氣（H?）含量指標，考慮到其在局部放電、進水受潮等故障中的重要指示作用，采用梯形隸屬函數(shù)來描述其與變壓器運行狀態(tài)的關系。設氫氣含量為x，正常運行時氫氣含量的上限值為x_{n1}，輕微故障時氫氣含量的下限值為x_{s1}，上限值為x_{s2}，嚴重故障時氫氣含量的下限值為x_{h1}，則氫氣含量的隸屬函數(shù)\mu_{H_2}(x)可表示為：\mu_{H_2}(x)=\begin{cases}1,&x\leqx_{n1}\\\frac{x_{s2}-x}{x_{s2}-x_{s1}},&x_{s1}\ltx\leqx_{s2}\\0,&x\gtx_{s2}???x\ltx_{h1}\\1,&x\geqx_{h1}\end{cases}對于乙炔（C?H?）含量指標，由于其與放電性故障密切相關，且在故障發(fā)生時含量變化較為敏感，采用三角形隸屬函數(shù)來確定其隸屬度。設乙炔含量為y，正常運行時乙炔含量的上限值為y_{n}，輕微故障時乙炔含量的下限值為y_{s}，嚴重故障時乙炔含量的下限值為y_{h}，則乙炔含量的隸屬函數(shù)\mu_{C_2H_2}(y)可表示為：\mu_{C_2H_2}(y)=\begin{cases}1,&y\leqy_{n}\\\frac{y_{s}-y}{y_{s}-y_{n}},&y_{n}\lty\leqy_{s}\\0,&y\gty_{s}???y\lty_{h}\\1,&y\geqy_{h}\end{cases}對于甲烷（CH?）、乙烯（C?H?）等其他氣體含量指標，以及產(chǎn)氣速率指標，也根據(jù)其與故障類型和嚴重程度的關系，分別選擇合適的隸屬函數(shù)進行描述。例如，對于甲烷和乙烯含量之和與過熱故障的關系，可采用高斯型隸屬函數(shù)來表示，其形式為\mu(x)=\exp(-\frac{(x-c)^2}{2\sigma^2})，其中c為隸屬函數(shù)的中心值，\sigma為標準差，通過對大量實際數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計，確定c和\sigma的值，以準確反映甲烷和乙烯含量之和在不同過熱故障程度下的隸屬度。在確定隸屬函數(shù)時，充分參考相關的標準和規(guī)范，如GB/T7252-2001《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導則》等，同時結合實際運行經(jīng)驗和專家知識，對隸屬函數(shù)的參數(shù)進行優(yōu)化和調(diào)整，以確保隸屬函數(shù)能夠準確地反映氣體含量與變壓器運行狀態(tài)之間的模糊關系。例如，根據(jù)某地區(qū)多臺變壓器的實際運行數(shù)據(jù)和故障案例分析，對氫氣含量隸屬函數(shù)中的x_{n1}、x_{s1}、x_{s2}、x_{h1}等參數(shù)進行了多次調(diào)整和驗證，最終確定了適合該地區(qū)變壓器運行特點的參數(shù)值，提高了模糊模型對變壓器運行狀態(tài)識別的準確性。4.2.2權重的確定為了準確評估各評估指標對變壓器運行狀態(tài)的影響程度，采用層次分析法（AHP）和熵權法相結合的方法來確定各評估指標的權重。層次分析法是一種將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎上進行定性和定量分析的決策方法。首先，構建變壓器運行狀態(tài)評估的層次結構模型，將目標層設定為變壓器運行狀態(tài)評估，準則層包括油中溶解氣體含量、產(chǎn)氣速率、其他輔助指標等，指標層則為具體的評估指標，如氫氣含量、甲烷含量、氫氣產(chǎn)氣速率、油溫等。然后，邀請多位電力領域的專家，對準則層和指標層中各元素之間的相對重要性進行兩兩比較，構建判斷矩陣。以準則層中油中溶解氣體含量、產(chǎn)氣速率、其他輔助指標為例，假設專家認為油中溶解氣體含量比產(chǎn)氣速率稍微重要，比其他輔助指標明顯重要，產(chǎn)氣速率比其他輔助指標稍微重要，則構建的判斷矩陣A為：A=\begin{pmatrix}1&3&5\\\frac{1}{3}&1&3\\\frac{1}{5}&\frac{1}{3}&1\end{pmatrix}通過計算判斷矩陣的最大特征值\lambda_{max}和對應的特征向量W，并進行一致性檢驗，得到準則層中各元素相對于目標層的權重向量W_1。例如，通過計算得到上述判斷矩陣A的最大特征值\lambda_{max}=3.0385，特征向量W=[0.6370,0.2583,0.1047]^T，一致性指標CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}=\frac{3.0385-3}{3-1}=0.0193，隨機一致性指標RI=0.58（n=3時），一致性比例CR=\frac{CI}{RI}=\frac{0.0193}{0.58}=0.0333\lt0.1，通過一致性檢驗，說明判斷矩陣的一致性較好，權重向量W_1是合理的。對于指標層中各元素相對于準則層的權重確定，同樣采用上述方法，構建相應的判斷矩陣并進行計算和檢驗，得到指標層中各元素相對于準則層的權重向量W_{2i}（i表示準則層中的第i個元素）。熵權法是一種根據(jù)指標數(shù)據(jù)的變異程度來確定權重的客觀賦權方法。對于一組數(shù)據(jù)，若某個指標的熵值越小，說明該指標的數(shù)據(jù)變異程度越大，提供的信息量越多，其權重也應越大；反之，熵值越大，權重越小。以油中溶解氣體含量指標為例，假設有m個變壓器樣本，n個氣體含量指標，原始數(shù)據(jù)矩陣為X=(x_{ij})_{m\timesn}，首先對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到歸一化矩陣Y=(y_{ij})_{m\timesn}。然后，計算第j個指標的熵值e_j：e_j=-k\sum_{i=1}^{m}y_{ij}\lny_{ij}其中k=\frac{1}{\lnm}。再計算第j個指標的熵權w_j：w_j=\frac{1-e_j}{\sum_{j=1}^{n}(1-e_j)}通過熵權法得到油中溶解氣體含量指標層中各元素的權重向量W_{e1}，同理可得到產(chǎn)氣速率指標層和其他輔助指標層中各元素的熵權向量W_{e2}和W_{e3}。最后，綜合考慮層次分析法得到的主觀權重和熵權法得到的客觀權重，采用線性加權的方式得到各評估指標的最終權重向量W。設層次分析法得到的權重向量為W_{AHP}，熵權法得到的權重向量為W_{entropy}，則最終權重向量W=\alphaW_{AHP}+(1-\alpha)W_{entropy}，其中\(zhòng)alpha為權重系數(shù)，取值范圍在[0,1]之間，通過多次試驗和分析，確定\alpha的值，以平衡主觀和客觀因素對權重的影響。例如，經(jīng)過多次試驗和分析，確定\alpha=0.5，將層次分析法和熵權法得到的權重進行線性加權，得到最終的權重向量W，用于后續(xù)的模糊綜合評判。通過采用層次分析法和熵權法相結合的方法確定各評估指標的權重，充分考慮了專家經(jīng)驗和數(shù)據(jù)本身的特征，使權重的分配更加合理，提高了變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別的準確性和可靠性。4.3模糊模型識別與診斷4.3.1模糊綜合評判根據(jù)上述建立的模糊評判模型，對變壓器運行狀態(tài)進行綜合評判。假設經(jīng)過數(shù)據(jù)采集與預處理后，得到某臺變壓器的油中溶解氣體含量及產(chǎn)氣速率等指標數(shù)據(jù)，經(jīng)過歸一化處理后，得到指標值向量X=[x_1,x_2,\cdots,x_n]。根據(jù)已確定的隸屬函數(shù)，計算各指標對不同評語等級的隸屬度，得到單因素評判矩陣R。例如，對于氫氣含量指標x_1，根據(jù)其隸屬函數(shù)\mu_{H_2}(x_1)，計算出其對“正?！薄拜p微故障”“嚴重故障”三個評語等級的隸屬度分別為r_{11}，r_{12}，r_{13}；同理，對于其他指標x_2，x_3，\cdots，x_n，也分別計算出它們對不同評語等級的隸屬度，從而得到單因素評判矩陣R。再結合已確定的權重向量W=[w_1,w_2,\cdots,w_n]，按照模糊綜合評判模型B=W\cdotR進行計算，得到模糊綜合評判結果向量B=[b_1,b_2,\cdots,b_m]。其中b_j表示變壓器運行狀態(tài)對第j個評語等級的綜合隸屬度。例如，通過計算得到B=[0.3,0.4,0.3]，這表明該變壓器運行狀態(tài)對“正常”評語等級的綜合隸屬度為0.3，對“輕微故障”評語等級的綜合隸屬度為0.4，對“嚴重故障”評語等級的綜合隸屬度為0.3。4.3.2故障診斷與決策依據(jù)模糊綜合評判結果向量B，采用最大隸屬度原則判斷變壓器的故障類型。在上述例子中，B=[0.3,0.4,0.3]，其中0.4為最大值，其對應的評語等級為“輕微故障”，因此可判斷該變壓器當前處于輕微故障狀態(tài)。當判斷出變壓器處于故障狀態(tài)后，進一步結合各指標的具體數(shù)據(jù)和故障特征，確定可能的故障類型。例如，若在綜合評判中判斷為故障狀態(tài)，且油中乙炔含量較高，同時氫氣含量也有一定程度的升高，根據(jù)前面提到的特征氣體與故障類型的關聯(lián)，可初步判斷可能存在放電性故障。針對不同的故障類型和嚴重程度，提出相應的檢修建議。對于輕微故障，如判斷為輕微過熱故障，可建議加強對變壓器的運行監(jiān)測，增加監(jiān)測頻率，密切關注油溫、繞組溫度以及油中溶解氣體含量的變化情況；同時，檢查變壓器的散熱系統(tǒng)是否正常，如冷卻風扇是否運轉正常、散熱器是否堵塞等，如有必要，進行相應的維護和清理。對于嚴重故障，如判斷為繞組短路故障，應立即安排停電檢修，對變壓器進行全面檢查和維修，更換損壞的繞組或其他相關部件，并在檢修后進行嚴格的測試和試驗，確保變壓器恢復正常運行狀態(tài)后再投入使用。通過以上模糊模型識別與診斷過程，能夠實現(xiàn)對變壓器運行狀態(tài)的準確判斷和故障的有效診斷，并為變壓器的運維管理提供科學合理的決策依據(jù)，保障變壓器的安全穩(wěn)定運行。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)收集為了全面、準確地驗證基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法的有效性和實用性，本研究精心選取了多個具有代表性的變壓器案例。這些案例涵蓋了不同運行年限、負載情況以及不同電壓等級和容量的變壓器，以確保研究結果具有廣泛的適用性和可靠性。在運行年限方面，選取了運行年限較短（5年以下）的新投運變壓器，運行年限適中（5-15年）的變壓器以及運行年限較長（15年以上）的老舊變壓器。不同運行年限的變壓器，其絕緣材料的老化程度和故障發(fā)生概率存在顯著差異，通過對這些變壓器的研究，可以深入了解運行年限對變壓器運行狀態(tài)的影響以及模糊模型在不同老化階段的診斷性能。在負載情況方面，考慮了長期高負載運行、長期低負載運行以及負載波動較大的變壓器。長期高負載運行的變壓器容易出現(xiàn)過熱等故障，長期低負載運行可能導致變壓器的性能下降，而負載波動較大則會對變壓器的繞組和絕緣造成沖擊，增加故障發(fā)生的風險。通過分析不同負載情況下變壓器的DGA數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)，能夠驗證模糊模型在不同負載條件下對變壓器故障的識別能力。具體案例信息如下：案例編號變壓器型號電壓等級容量運行年限負載情況1S11-M-1000/1010kV1000kVA3年長期高負載運行2S9-500/1010kV500kVA8年長期低負載運行3SZ11-20000/110110kV20000kVA12年負載波動較大4SFZ10-50000/220220kV50000kVA18年長期高負載運行對于每個案例，通過DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)和實驗室檢測相結合的方式，收集了其在一段時間內(nèi)的DGA數(shù)據(jù)。DGA在線監(jiān)測系統(tǒng)每隔1小時采集一次數(shù)據(jù)，包括氫氣（H?）、甲烷（CH?）、乙烷（C?H?）、乙烯（C?H?）、乙炔（C?H?）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO?）等氣體的濃度。同時，定期采集變壓器油樣進行實驗室檢測，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。實驗室檢測采用氣相色譜分析法，按照國家標準進行操作，檢測周期為每3個月一次。此外，還收集了每個變壓器的運行狀態(tài)信息，包括油溫、繞組溫度、負載電流、絕緣電阻等。這些信息通過變壓器的監(jiān)控系統(tǒng)和定期巡檢獲取，為后續(xù)的分析和評估提供了全面的數(shù)據(jù)支持。通過對這些豐富的數(shù)據(jù)進行深入分析，能夠更準確地評估基于DGA的變壓器運行狀態(tài)模糊模型識別方法的性能，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供有力的技術保障。5.2基于DGA的模糊模型識別過程在完成案例選取與數(shù)據(jù)收集后，便進入基于DGA的模糊模型識別過程，這一過程是準確判斷變壓器運行狀態(tài)的關鍵環(huán)節(jié)，主要包括數(shù)據(jù)預處理、模糊模型參數(shù)確定以及模糊綜合評判等步驟。首先是數(shù)據(jù)預處理。采集到的原始DGA數(shù)據(jù)往往存在各種問題，如數(shù)據(jù)缺失、噪聲干擾、異常值等，這些問題會嚴重影響后續(xù)分析的準確性和可靠性。因此，需要對數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪聲和異常值，并對缺失值進行合理填補。例如，對于某臺變壓器的DGA數(shù)據(jù)，在某個時間段內(nèi)氫氣含量數(shù)據(jù)缺失，可采用線性插值法，根據(jù)前后時間點的氫氣含量數(shù)據(jù)，結合時間間隔進行插值計算，填補缺失值，使數(shù)據(jù)完整且連續(xù)。同時，由于不同氣體成分的濃度具有不同的量綱和取值范圍，為了消除量綱影響，便于后續(xù)的分析和比較，還需對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。以甲烷和乙炔兩種氣體為例，甲烷濃度的取值范圍可能在幾十ppm到幾百ppm之間，而乙炔濃度通常在較低的ppm級別，通過歸一化處理，將它們的取值范圍統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間，使數(shù)據(jù)具有可比性。接著確定模糊模型參數(shù)，這是構建模糊模型的核心步驟。確定隸屬函數(shù)，以準確描述各指標與變壓器運行狀態(tài)之間的模糊關系。對于氫氣含量指標，考慮到其在局部放電故障中的重要指示作用，采用梯形隸屬函數(shù)。當氫氣含量低于正常范圍的上限值時，認為變壓器處于正常運行狀態(tài)的隸屬度為1；當氫氣含量在正常范圍上限值與輕微故障范圍下限值之間時，隨著氫氣含量的增加，處于正常運行狀態(tài)的隸屬度逐漸降低，處于輕微故障狀態(tài)的隸屬度逐漸增加；當氫氣含量超過輕微故障范圍上限值時，處于輕微故障狀態(tài)的隸屬度為1；當氫氣含量繼續(xù)升高超過嚴重故障范圍下限值時，處于嚴重故障狀態(tài)的隸屬度為1。對于乙炔含量指標，由于其與放電性故障密切相關，采用三角形隸屬函數(shù)。當乙炔含量低于正常范圍上限值時，處于正常運行狀態(tài)的隸屬度為1；當乙炔含量在正常范圍上限值與輕微故障范圍下限值之間時，處于正常運行狀態(tài)的隸屬度逐漸降低，處于輕微故障狀態(tài)的隸屬度逐漸增加；當乙炔含量超過輕微故障范圍下限值時，處于輕微故障狀態(tài)的隸屬度為1，且隨著乙炔含量的進一步增加，處于嚴重故障狀態(tài)的隸屬度逐漸增加。確定各評估指標的權重。采用層次分析法（AHP）和熵權法相結合的方法，充分考慮專家經(jīng)驗和數(shù)據(jù)本身的特征。通過層次分析法，構建變壓器運行狀態(tài)評估的層次結構模型，邀請專家對各指標之間的相對重要性進行兩兩比較，構建判斷矩陣，計算出各指標的主觀權重。同時，利用熵權法，根據(jù)各指標數(shù)據(jù)的變異程度計算出客觀權重。最后，通過線性加權的方式，將主觀權重和客觀權重進行綜合，得到各評估指標的最終權重向量。例如，在對某變壓器的評估中，通過層次分析法確定氫氣含量的主觀權重為0.2，通過熵權法計算出其客觀權重為0.15，最終確定氫氣含量的權重為0.175（假設權重系數(shù)α為0.5）。完成上述步驟后，進行模糊綜合評判。根據(jù)已確定的隸屬函數(shù)和權重向量，對變壓器運行狀態(tài)進行綜合評判。假設有一臺變壓器，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集與預處理后，得到其油中溶解氣體含量及產(chǎn)氣速率等指標數(shù)據(jù)。根據(jù)隸屬函數(shù)，計算各指標對不同評語等級（如正常、輕微故障、嚴重故障）的隸屬度，得到單因素評判矩陣R。再結合權重向量W，按照模糊綜合評判模型B=W?R進行計算，得到模糊綜合評判結果向量B。例如，計算得到B=[0.2,0.5,0.3]，這表明該變壓器運行狀態(tài)對“正常”評語等級的綜合隸屬度為0.2，對“輕微故障”評語等級的綜合隸屬度為0.5，對“嚴重故障”評語等級的綜合隸屬度為0.3。依據(jù)最大隸屬度原則，0.5為最大值，其對應的評語等級為“輕微故障”，因此可判斷該變壓器當前處于輕微故障狀態(tài)。通過這一系列嚴謹?shù)幕贒GA的模糊模型識別過程，能夠實現(xiàn)對變壓器運行狀態(tài)的準確判斷，為變壓器的運維管理提供科學依據(jù)，有效保障變壓器的安全穩(wěn)定運行。5.3結果分析與驗證對上述案例中的變壓器進行模糊模型識別后，得到了各變壓器的運行狀態(tài)評判結果。以案例1中的S11-M-1000/10變壓器為例，該變壓器長期高負載運行，經(jīng)過模糊綜合評判，得到其對“正?！薄拜p微故障”“嚴重故障”三個評語等級的綜合隸屬度分別為0.2、0.6、0.2。根據(jù)最大隸屬度原則，判斷該變壓器處于輕微故障狀態(tài)。進一步分析該變壓器的DGA數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其油中氫氣（H?）和乙烯（C?H?）的濃度略高于正常范圍，且產(chǎn)氣速率也有緩慢上升的趨勢。結合其長期高負載運行的工況，判斷可能是由于繞組局部過熱導致絕緣油分解產(chǎn)生了較多的氫氣和乙烯。通過查閱該變壓器的歷史運行數(shù)據(jù)和維護記錄，發(fā)現(xiàn)之前雖然沒有出現(xiàn)明顯的故障跡象，但油溫一直處于相對較高的水平，且近期負載有進一步增加的情況，這與模糊模型的診斷結果相吻合。為了驗證