基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型及專家系統(tǒng)研究一、引言1.1研究背景與意義在現代電力系統(tǒng)中，變壓器作為連接不同電壓等級、實現電能傳輸與分配的關鍵設備，扮演著極為重要的角色。從發(fā)電端到用電端，變壓器如同電力系統(tǒng)的“心臟”，將發(fā)電廠產生的低電壓電能升壓，以降低輸電過程中的能量損耗，實現長距離高效傳輸；在用電區(qū)域，又將高電壓電能降壓，滿足各類用戶的用電需求。其運行的穩(wěn)定性和可靠性直接關系到電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行以及供電質量的高低。一旦變壓器發(fā)生故障，不僅會導致局部停電，影響工業(yè)生產、居民生活等正常用電，還可能引發(fā)連鎖反應，造成大面積停電事故，給社會經濟帶來巨大損失。例如，2019年某地區(qū)因一臺大型變壓器突發(fā)故障，導致周邊多個工廠停產，商業(yè)活動中斷，直接經濟損失高達數千萬元，同時也對居民生活造成了極大不便，凸顯了變壓器在電力系統(tǒng)中的核心地位以及保障其可靠運行的重要性。傳統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評估方法，如定期預防性試驗和檢修，存在一定的局限性。定期預防性試驗通常在規(guī)定的時間間隔內進行，這種方式缺乏對變壓器實際運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和精準把握，可能導致在試驗周期內變壓器出現潛在故障而未被及時發(fā)現。同時，定期檢修往往是“一刀切”的模式，不管變壓器實際狀態(tài)如何，到了規(guī)定時間就進行檢修，容易造成不必要的人力、物力和財力浪費，還可能因頻繁停電檢修影響電力供應的連續(xù)性。因此，為了提高變壓器狀態(tài)評估的準確性和可靠性，實現對變壓器的精準運維，迫切需要一種更為科學有效的評估方法。組合賦權模糊綜合評估模型能夠充分考慮影響變壓器狀態(tài)的多種因素，通過組合主觀賦權和客觀賦權的方式，更合理地確定各評估指標的權重，避免了單一賦權方法的片面性。主觀賦權法（如層次分析法）可以充分利用專家的經驗和知識，反映決策者對各指標的主觀重視程度；客觀賦權法（如熵權法）則依據數據本身的信息熵來確定權重，能客觀地反映指標的變異程度和信息量。將兩者結合，能綜合考慮主客觀因素，使權重分配更加科學合理。模糊綜合評價法基于模糊數學理論，能夠處理評估過程中的模糊性和不確定性問題，將定性評價與定量評價有機結合，更全面、準確地評估變壓器的狀態(tài)。專家系統(tǒng)則是基于領域專家的專業(yè)知識和經驗構建而成，它可以模擬人類專家的思維方式，對變壓器的狀態(tài)進行分析和判斷。專家系統(tǒng)具有知識推理和決策支持的能力，能夠根據輸入的變壓器運行數據和狀態(tài)信息，快速準確地給出評估結果和建議，為運維人員提供科學的決策依據。在實際應用中，專家系統(tǒng)可以不斷學習和更新知識，適應不同類型變壓器和復雜運行環(huán)境的需求，提高評估的智能化水平和可靠性。綜上所述，研究基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型及其專家系統(tǒng)具有重要的理論意義和實際應用價值。在理論方面，它豐富了變壓器狀態(tài)評估的方法體系，為電力設備狀態(tài)評估領域提供了新的研究思路和方法；在實際應用中，有助于提高變壓器狀態(tài)評估的準確性和可靠性，實現變壓器的狀態(tài)檢修和科學運維，降低設備故障率，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，具有顯著的經濟效益和社會效益。1.2國內外研究現狀在變壓器狀態(tài)評估領域，國內外學者進行了大量研究并取得了豐富成果。國外方面，早期的研究主要集中在對變壓器故障機理的探索以及基于單一參數監(jiān)測的狀態(tài)評估方法。例如，通過對變壓器油中溶解氣體的分析，利用特征氣體的含量和比例來判斷變壓器內部是否存在過熱、放電等故障。隨著技術的發(fā)展，逐漸引入了更多先進的監(jiān)測技術和評估模型。如基于人工智能的方法，包括人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）等，用于對變壓器的多源數據進行分析和處理，以實現更準確的狀態(tài)評估。一些研究將ANN應用于變壓器故障診斷，通過對大量故障樣本數據的學習，訓練出能夠識別不同故障類型和故障程度的模型，取得了較好的診斷效果。國內在變壓器狀態(tài)評估方面的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。近年來，在理論研究和工程應用方面都取得了顯著進展。國內學者不僅深入研究了國外先進的評估方法和技術，還結合國內電力系統(tǒng)的實際情況，提出了許多具有創(chuàng)新性的方法和模型。例如，在指標體系構建方面，考慮到變壓器運行環(huán)境、負載特性等因素，建立了更加全面、符合實際情況的評估指標體系。在賦權方法研究中，對層次分析法、熵權法等傳統(tǒng)賦權方法進行了改進和優(yōu)化，并提出了多種組合賦權方法，以提高權重確定的科學性和合理性。在模糊綜合評估模型的應用上，國內外都開展了廣泛的研究。通過建立模糊關系矩陣，將多個評估指標的信息進行綜合處理，從而得到對變壓器狀態(tài)的綜合評價結果。這種方法能夠有效地處理評估過程中的模糊性和不確定性問題，使評估結果更加符合實際情況。然而，目前在模糊綜合評估模型中，對于隸屬函數的確定還缺乏統(tǒng)一的標準和方法，往往依賴于專家經驗或簡單的數學模型，這在一定程度上影響了評估結果的準確性和可靠性。在專家系統(tǒng)的研究與應用方面，國外在早期就開發(fā)了一些針對電力設備的專家系統(tǒng)，用于故障診斷和狀態(tài)評估。這些系統(tǒng)通?；谝?guī)則推理，將專家的經驗和知識以規(guī)則的形式存儲在知識庫中，通過對監(jiān)測數據的分析和匹配，實現對變壓器狀態(tài)的判斷和診斷。隨著人工智能技術的發(fā)展，專家系統(tǒng)逐漸與機器學習、深度學習等技術相結合，提高了系統(tǒng)的智能化水平和自適應能力。國內也在積極開展專家系統(tǒng)的研究和應用，許多電力企業(yè)和科研機構開發(fā)了具有自主知識產權的變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在實際應用中發(fā)揮了重要作用，但在知識獲取、知識表示和推理效率等方面仍有待進一步提高。綜合來看，現有研究在變壓器狀態(tài)評估方法和專家系統(tǒng)的開發(fā)上取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處。例如，在評估指標體系方面，雖然已經考慮了多種因素，但對于一些新興技術（如新能源接入對變壓器的影響）和特殊運行工況下的指標研究還不夠深入；在組合賦權方法中，如何更好地平衡主觀因素和客觀因素，使權重分配更加合理，仍是需要進一步研究的問題；在專家系統(tǒng)中，知識的自動獲取和更新機制還不夠完善，系統(tǒng)的通用性和可擴展性有待提高。這些問題為后續(xù)的研究提供了方向和空間。1.3研究內容與方法本文的研究內容主要圍繞基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型及其專家系統(tǒng)展開，具體涵蓋以下幾個方面：組合賦權方法研究：深入分析多種主觀賦權法（如層次分析法AHP、專家打分法等）和客觀賦權法（如熵權法、主成分分析法PCA等）的原理、特點及適用范圍。通過對比不同賦權方法在變壓器狀態(tài)評估指標權重確定中的應用效果，選擇合適的主觀賦權法和客觀賦權法進行組合。研究組合賦權的具體方式，例如基于博弈論的組合賦權方法，通過構建博弈模型，讓主觀權重和客觀權重在博弈過程中達到平衡，確定最終的組合權重；或者采用線性加權組合的方式，根據一定的平衡因子將主觀權重和客觀權重進行線性組合。通過理論分析和實例驗證，確定組合賦權方法中各權重的最優(yōu)分配比例，以提高評估指標權重的科學性和合理性，使權重分配更能準確反映各指標對變壓器狀態(tài)的影響程度。模糊綜合評估模型構建：從變壓器的電氣性能、絕緣性能、機械性能、運行環(huán)境等多個方面，全面分析影響變壓器狀態(tài)的因素，建立科學、全面、合理的變壓器狀態(tài)評估指標體系。對于定性指標，如變壓器的外觀檢查情況、運行聲音等，通過專家經驗和相關標準進行量化；對于定量指標，如繞組直流電阻、油中溶解氣體含量等，進行歸一化處理，使其具有可比性。根據變壓器狀態(tài)評估的實際需求和特點，選擇合適的模糊隸屬函數（如三角形隸屬函數、梯形隸屬函數等），確定各評估指標對不同狀態(tài)等級的隸屬度。建立模糊關系矩陣，運用模糊合成算子（如M（∧，∨）算子、M（?，∨）算子等）進行模糊運算，得到變壓器狀態(tài)的模糊綜合評估結果。對模糊綜合評估模型進行驗證和優(yōu)化，通過與實際運行數據和其他評估方法的結果進行對比分析，不斷調整模型參數和結構，提高模型的準確性和可靠性。專家系統(tǒng)開發(fā)：收集整理變壓器領域專家的知識和經驗，包括變壓器故障診斷案例、運行維護策略、檢修建議等，建立專家知識庫。采用合適的知識表示方法（如產生式規(guī)則、框架表示法、語義網絡等），將專家知識以計算機可識別和處理的形式存儲在知識庫中。設計合理的推理機制，如正向推理、反向推理、雙向推理等，根據輸入的變壓器運行數據和狀態(tài)信息，在知識庫中進行搜索和匹配，推理出變壓器的狀態(tài)評估結果和相應的處理建議。開發(fā)友好的人機交互界面，方便運維人員輸入數據、查詢評估結果和獲取專家建議。同時，具備數據管理功能，能夠對變壓器的歷史運行數據和評估結果進行存儲、查詢和分析。對專家系統(tǒng)進行測試和驗證，通過實際案例的應用，檢驗系統(tǒng)的準確性、可靠性和實用性，不斷完善和優(yōu)化系統(tǒng)功能。在研究方法上，本文將綜合運用以下幾種方法：文獻研究法：廣泛查閱國內外關于變壓器狀態(tài)評估、組合賦權方法、模糊綜合評價、專家系統(tǒng)等方面的文獻資料，了解相關領域的研究現狀、發(fā)展趨勢和存在的問題，為本文的研究提供理論基礎和研究思路。理論分析法：深入研究組合賦權方法、模糊綜合評價理論和專家系統(tǒng)原理，分析其在變壓器狀態(tài)評估中的應用可行性和優(yōu)勢。通過數學推導和邏輯分析，構建基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型和專家系統(tǒng)的理論框架。實例驗證法：選取實際運行的變壓器作為研究對象，收集其運行數據和狀態(tài)信息，運用本文提出的組合賦權模糊綜合評估模型和專家系統(tǒng)進行狀態(tài)評估。將評估結果與實際情況進行對比分析，驗證模型和系統(tǒng)的準確性和有效性。對比分析法：將本文提出的基于組合賦權的變壓器狀態(tài)評估方法與傳統(tǒng)的評估方法（如單一賦權模糊綜合評估法、基于神經網絡的評估法等）進行對比，從評估結果的準確性、可靠性、適應性等方面進行分析和比較，突出本文方法的優(yōu)勢和特點。二、相關理論基礎2.1變壓器狀態(tài)評估概述變壓器狀態(tài)評估，是指通過對變壓器運行過程中的各種信息進行收集、分析和處理，綜合判斷變壓器的運行狀態(tài)，預測其未來發(fā)展趨勢，并評估其健康狀況和可靠性的過程。其目的在于及時準確地掌握變壓器的實際運行狀態(tài)，提前發(fā)現潛在的故障隱患，為變壓器的運維決策提供科學依據。在電力系統(tǒng)中，變壓器狀態(tài)評估具有極其重要的意義。一方面，準確的狀態(tài)評估能夠保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。變壓器作為電力傳輸和分配的核心設備，一旦發(fā)生故障，可能引發(fā)連鎖反應，導致大面積停電事故，嚴重影響社會生產和生活秩序。通過有效的狀態(tài)評估，及時發(fā)現并處理變壓器的潛在問題，可以降低故障發(fā)生的概率，確保電力系統(tǒng)的可靠供電。另一方面，狀態(tài)評估有助于實現變壓器的經濟運行和科學運維。傳統(tǒng)的定期檢修方式缺乏針對性，容易造成過度檢修或檢修不足的情況，既浪費資源又無法有效保障設備安全?；跔顟B(tài)評估的結果，可以制定更加合理的檢修計劃，實施狀態(tài)檢修策略，根據變壓器的實際狀態(tài)進行有針對性的維護和檢修，避免不必要的檢修工作，降低運維成本，提高設備的利用率和使用壽命。變壓器狀態(tài)評估的主要內容涵蓋多個方面，包括電氣性能評估、絕緣性能評估、機械性能評估以及運行環(huán)境評估等。電氣性能評估主要關注變壓器的繞組直流電阻、變比、短路阻抗等電氣參數，這些參數能夠反映變壓器的內部電氣連接狀況和繞組的完整性。例如，繞組直流電阻的異常變化可能暗示繞組存在匝間短路或接頭接觸不良等問題。絕緣性能評估是變壓器狀態(tài)評估的關鍵環(huán)節(jié)，主要通過檢測絕緣電阻、介質損耗因數、油中溶解氣體含量等指標來判斷變壓器絕緣系統(tǒng)的健康狀況。絕緣電阻降低可能表示絕緣受潮或存在絕緣老化現象；介質損耗因數增大則通常意味著絕緣內部存在局部放電或劣化等問題；而油中溶解氣體的成分和含量變化能夠反映變壓器內部是否發(fā)生過熱、放電等故障，不同的故障類型會導致油中產生特定的氣體成分和比例變化。機械性能評估主要對變壓器的振動、噪聲、繞組變形等方面進行監(jiān)測和分析。變壓器運行過程中的振動和噪聲異?？赡苁怯捎阼F芯松動、繞組位移或機械部件磨損等原因引起的；繞組變形則可能是由于短路電流沖擊、運輸過程中的碰撞等因素導致，嚴重的繞組變形會影響變壓器的電氣性能和安全運行。運行環(huán)境評估則考慮變壓器運行的外部環(huán)境因素，如溫度、濕度、海拔高度、污穢程度等。惡劣的運行環(huán)境會加速變壓器的老化和損壞，例如高溫環(huán)境會使絕緣材料的老化速度加快，濕度較大可能導致絕緣受潮，污穢嚴重可能引發(fā)外絕緣閃絡等問題。目前，常用的變壓器狀態(tài)評估方法多種多樣，各有其特點和適用范圍。基于電氣試驗的評估方法是較為傳統(tǒng)和基礎的手段，通過定期進行繞組直流電阻測量、絕緣電阻測試、介質損耗因數測試等電氣試驗，獲取變壓器的電氣參數，與標準值或歷史數據進行對比分析，判斷變壓器的狀態(tài)。這種方法簡單直觀，但檢測周期較長，難以實時反映變壓器的運行狀態(tài)，且對于一些早期的潛在故障可能無法及時發(fā)現。油中溶解氣體分析法（DGA）是一種廣泛應用的變壓器狀態(tài)評估方法，它基于變壓器內部故障會使絕緣油和固體絕緣材料分解產生特征氣體的原理，通過分析油中溶解氣體的成分、含量及其變化趨勢，判斷變壓器內部是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。例如，當油中甲烷、乙烯等烴類氣體含量增加，且乙炔含量較高時，通常表明變壓器內部存在高溫過熱或放電故障。該方法對早期故障較為敏感，但對于一些非電氣故障或復雜故障的診斷能力有限?；谌斯ぶ悄艿脑u估方法，如人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）等，近年來得到了越來越多的應用。這些方法通過對大量的變壓器運行數據和故障樣本進行學習和訓練，建立起能夠自動識別變壓器狀態(tài)和故障類型的模型。ANN具有很強的自學習和自適應能力，能夠處理復雜的非線性關系，但模型訓練需要大量的數據，且訓練過程較為復雜，模型的可解釋性較差；SVM則在小樣本、非線性分類問題上具有優(yōu)勢，能夠有效避免過擬合問題，但對核函數的選擇較為敏感。模糊綜合評價法是一種基于模糊數學理論的評估方法，它能夠將定性和定量的評估指標進行綜合處理，通過建立模糊關系矩陣和隸屬函數，對變壓器的狀態(tài)進行全面、綜合的評價。該方法能夠有效處理評估過程中的模糊性和不確定性問題，但在確定隸屬函數和權重時，往往依賴于專家經驗，存在一定的主觀性。2.2組合賦權理論在變壓器狀態(tài)評估中，準確確定各評估指標的權重至關重要，它直接影響評估結果的準確性和可靠性。組合賦權理論通過結合主觀賦權法和客觀賦權法，綜合考慮專家經驗和數據信息，能夠更科學合理地確定指標權重。2.2.1主觀賦權法主觀賦權法是基于決策者的知識經驗、主觀判斷或偏好，通過對各指標的重要性程度進行比較、賦值和計算，從而得出指標權重的方法。這種方法能夠充分利用專家的專業(yè)知識和經驗，反映決策者對不同指標的重視程度。例如，在變壓器狀態(tài)評估中，專家可以根據自己多年的工作經驗，判斷絕緣性能指標相比于其他指標對變壓器狀態(tài)的影響更為關鍵，從而在賦權過程中給予絕緣性能指標較高的權重。層次分析法（AHP）是一種常用的主觀賦權法，由美國運籌學家T.L.Saaty于20世紀70年代提出。其確定指標權重的過程如下：建立層次結構模型：將變壓器狀態(tài)評估問題分解為目標層、準則層和指標層。目標層為變壓器的狀態(tài)評估結果；準則層包括電氣性能、絕緣性能、機械性能、運行環(huán)境等影響變壓器狀態(tài)的主要因素；指標層則是各準則層因素的具體細化指標，如電氣性能準則層下的繞組直流電阻、變比等指標。構造判斷矩陣：通過專家對同一層次中各指標相對重要性進行兩兩比較，采用1-9標度法進行賦值，構造判斷矩陣。例如，若認為電氣性能中的繞組直流電阻比變比稍微重要，則在判斷矩陣中對應位置賦值為3，而變比相對于繞組直流電阻的重要性賦值為1/3。判斷矩陣中的元素a_{ij}表示指標i相對于指標j的重要程度，且滿足a_{ij}\gt0，a_{ij}=1/a_{ji}，a_{ii}=1。計算權重向量：計算判斷矩陣的最大特征值\lambda_{max}及其對應的特征向量W，對特征向量W進行歸一化處理，得到各指標的權重向量。在實際計算中，可以使用和積法、方根法等方法進行求解。例如，和積法的計算步驟為：首先，將判斷矩陣每一列元素進行歸一化處理，得到\overline{a}_{ij}=a_{ij}/\sum_{i=1}^{n}a_{ij}；然后，計算每一行元素的和\overline{W}_{i}=\sum_{j=1}^{n}\overline{a}_{ij}；最后，對\overline{W}_{i}進行歸一化處理，得到權重向量W_{i}=\overline{W}_{i}/\sum_{i=1}^{n}\overline{W}_{i}。一致性檢驗：為了確保判斷矩陣的邏輯合理性，需要進行一致性檢驗。計算一致性指標CI=(\lambda_{max}-n)/(n-1)，其中n為判斷矩陣的階數。引入隨機一致性指標RI，根據判斷矩陣的階數n從相關表格中查得對應的RI值。計算一致性比率CR=CI/RI，當CR\lt0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，計算所得的權重向量有效；否則，需要重新調整判斷矩陣，直至通過一致性檢驗。層次分析法的優(yōu)點在于它將定性分析與定量分析相結合，能夠有效地處理多準則、多層次的復雜決策問題，充分利用專家的經驗和知識，使權重的確定具有一定的合理性和科學性。同時，該方法具有較強的系統(tǒng)性和邏輯性，通過建立層次結構模型，能夠清晰地展示各指標之間的層次關系和相對重要性。然而，層次分析法也存在一些缺點。其主觀性較強，判斷矩陣的構造依賴于專家的主觀判斷，不同專家對同一問題的判斷可能存在差異，從而導致權重結果的不確定性。此外，當指標數量較多時，判斷矩陣的一致性檢驗難度較大，且判斷矩陣的一致性難以保證，可能會影響權重計算的準確性。2.2.2客觀賦權法客觀賦權法是依據各評價指標數據本身所包含的信息和變異程度來確定指標權重的方法。它不依賴于專家的主觀判斷，完全基于數據的客觀特征，能夠更真實地反映各指標在評價體系中的相對重要程度。例如，在變壓器狀態(tài)評估中，通過對大量運行數據的分析，若發(fā)現某一指標的數值在不同變壓器或同一變壓器不同運行狀態(tài)下變化較大，說明該指標蘊含的信息量較大，對變壓器狀態(tài)評估的影響也較大，客觀賦權法會相應地賦予該指標較高的權重。熵權法是一種常見的客觀賦權法，它基于信息熵理論，通過計算各指標的信息熵來確定其權重。信息熵是信息論中用于度量信息不確定性的一個概念，指標的信息熵越小，表明該指標的數據離散程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所起的作用就越大，其權重也就越高。以變壓器狀態(tài)評估為例，假設收集了多臺變壓器的多個運行指標數據，包括繞組溫度、負載電流、油中溶解氣體含量等。首先，對這些指標數據進行歸一化處理，消除量綱和數量級的影響。然后，計算第j個指標下第i個樣本值的比重p_{ij}=x_{ij}/\sum_{i=1}^{n}x_{ij}，其中x_{ij}為第i個樣本在第j個指標上的取值，n為樣本數量。接著，根據信息熵的定義，計算第j個指標的信息熵e_j=-\frac{1}{\lnn}\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\lnp_{ij}。為了使信息熵的值在[0,1]范圍內，對其進行歸一化處理，得到歸一化后的信息熵\overline{e}_j=e_j/\max\{e_1,e_2,\cdots,e_m\}，其中m為指標數量。最后，計算第j個指標的熵權w_j=(1-\overline{e}_j)/\sum_{j=1}^{m}(1-\overline{e}_j)。熵權法的優(yōu)點在于它是一種完全基于數據客觀信息的賦權方法，避免了主觀因素的干擾，使權重的確定更加客觀、準確。同時，該方法能夠充分利用數據的變異程度來反映指標的重要性，對于數據波動較大的指標賦予較高的權重，符合實際情況。然而，熵權法也存在一定的局限性。它僅依賴于數據本身的特征，沒有考慮到指標之間的相關性和實際意義，可能會導致一些重要但數據波動較小的指標權重過低。此外，熵權法對數據的質量要求較高，如果數據存在異常值或缺失值，可能會影響權重計算的準確性。2.2.3組合賦權方法組合賦權方法是將主觀賦權法和客觀賦權法相結合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，以提高指標權重確定的科學性和合理性。主觀賦權法能夠體現專家的經驗和知識，反映決策者對各指標的主觀重視程度；客觀賦權法依據數據本身的信息熵來確定權重，能客觀地反映指標的變異程度和信息量。將兩者結合，可以綜合考慮主客觀因素，使權重分配更加科學合理。乘法合成法是一種常見的組合賦權方法，其實現過程如下：首先，分別采用主觀賦權法（如層次分析法）和客觀賦權法（如熵權法）計算出各指標的主觀權重w_{s_i}和客觀權重w_{o_i}。然后，通過乘法合成的方式得到組合權重w_i=w_{s_i}\timesw_{o_i}/\sum_{i=1}^{n}(w_{s_i}\timesw_{o_i})，其中n為指標數量。例如，在變壓器狀態(tài)評估中，通過層次分析法得到某一指標的主觀權重為0.3，通過熵權法得到該指標的客觀權重為0.4，經過乘法合成法計算后，得到該指標的組合權重為0.3\times0.4/(0.3\times0.4+\cdots)（假設還有其他指標）。組合賦權方法的優(yōu)勢在于它兼顧了主觀因素和客觀因素，既利用了專家的經驗和知識，又充分考慮了數據本身的信息。與單一賦權方法相比，組合賦權方法能夠更全面、準確地反映各指標在變壓器狀態(tài)評估中的重要程度，提高評估結果的可靠性和準確性。同時，組合賦權方法還可以根據實際情況調整主觀權重和客觀權重的比例，以適應不同的評估需求。例如，在數據質量較高且對客觀性要求較高的情況下，可以適當提高客觀權重的比例；在缺乏數據或對專家經驗依賴較大的情況下，可以適當提高主觀權重的比例。2.3模糊綜合評估理論模糊綜合評估理論源于模糊數學，它是一種基于模糊變換原理，對受多種因素影響的事物或對象做出全面、綜合評價的方法。在實際應用中，許多問題往往存在著模糊性和不確定性，傳統(tǒng)的精確數學方法難以對其進行有效的處理。例如，在變壓器狀態(tài)評估中，對于變壓器的絕緣性能、運行聲音等指標，很難用精確的數值來描述其狀態(tài)，而模糊綜合評估理論則能夠很好地處理這類問題。模糊綜合評估的基本原理是：首先確定被評價對象的因素集（即影響被評價對象的各種因素組成的集合）和評價集（即評價者對被評價對象可能做出的各種評價結果組成的集合）。然后，通過一定的方法確定各個因素的權重，以反映各因素在評價中的相對重要程度。接著，對每個因素進行單獨評價，得到單因素評價矩陣，該矩陣表示了每個因素對評價集中各個評價等級的隸屬程度。最后，利用模糊合成算子將因素權重向量與單因素評價矩陣進行合成運算，得到被評價對象對評價集中各個評價等級的綜合隸屬度向量，從而得出綜合評價結果。以變壓器狀態(tài)評估為例，假設因素集U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，其中u_1為繞組直流電阻，u_2為油中溶解氣體含量，\cdots，u_n為其他影響變壓器狀態(tài)的因素；評價集V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}，其中v_1表示正常狀態(tài)，v_2表示注意狀態(tài)，v_3表示異常狀態(tài)，v_4表示嚴重故障狀態(tài)。通過層次分析法或熵權法等方法確定因素權重向量A=(a_1,a_2,\cdots,a_n)，其中a_i表示因素u_i的權重，且\sum_{i=1}^{n}a_i=1。對于每個因素u_i，通過專家評價或數學模型等方式得到其對評價集V中各個評價等級的隸屬度，構成單因素評價矩陣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}，其中r_{ij}表示因素u_i對評價等級v_j的隸屬度。利用模糊合成算子（如M(\cdot,\vee)算子，即取小取大運算）進行合成運算，得到綜合評價向量B=A\cdotR=(b_1,b_2,\cdots,b_m)，其中b_j表示變壓器狀態(tài)對評價等級v_j的綜合隸屬度。最后，根據最大隸屬度原則，確定變壓器的狀態(tài)等級，即若b_k=\max\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}，則認為變壓器的狀態(tài)等級為v_k。模糊綜合評估在處理模糊性和不確定性問題方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠將定性評價與定量評價有機結合起來，充分考慮到評價過程中各種因素的模糊性和不確定性，使評價結果更加符合實際情況。例如，在變壓器狀態(tài)評估中，對于一些難以用精確數值描述的定性指標，如變壓器的外觀檢查情況、運行聲音等，模糊綜合評估可以通過專家經驗確定其隸屬度，將這些定性信息轉化為定量數據進行處理，從而實現對變壓器狀態(tài)的全面、綜合評價。與傳統(tǒng)的評估方法相比，模糊綜合評估能夠更準確地反映事物的本質特征，避免了因過于追求精確性而導致的信息丟失或失真問題。同時，該方法具有較強的靈活性和適應性，可以根據不同的評價對象和評價需求，選擇合適的因素集、評價集和模糊合成算子，構建個性化的評價模型。三、基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型構建3.1變壓器狀態(tài)評估指標體系建立變壓器狀態(tài)評估指標體系的建立是實現準確評估的基礎，需全面考慮影響變壓器運行狀態(tài)的各類因素。從電氣性能、熱性能、機械性能、化學性能等方面確定評估指標，各指標的選擇均有其重要依據，并對變壓器狀態(tài)評估起著關鍵作用。電氣性能指標能夠直接反映變壓器內部的電氣連接狀況和繞組完整性，是評估變壓器狀態(tài)的重要依據。繞組直流電阻是變壓器的重要電氣參數之一，通過測量繞組直流電阻，可以判斷繞組是否存在匝間短路、接頭接觸不良等問題。當繞組發(fā)生匝間短路時，短路部分的電阻會變小，導致繞組直流電阻整體降低；而接頭接觸不良則會使接觸電阻增大，從而使繞組直流電阻增大。變比是變壓器的另一個重要電氣參數，它反映了變壓器一次側和二次側繞組匝數的比值。準確測量變比有助于判斷變壓器是否存在匝間短路、繞組匝數錯誤等故障。如果變壓器存在匝間短路，會導致繞組匝數減少，從而使變比發(fā)生變化。短路阻抗也是電氣性能評估的重要指標，它反映了變壓器繞組在短路情況下的阻抗特性。短路阻抗的變化可以反映繞組的變形情況、絕緣老化程度以及繞組間的相對位置變化等。當繞組發(fā)生變形時，短路阻抗會發(fā)生明顯變化，因此通過監(jiān)測短路阻抗的變化，可以及時發(fā)現繞組的潛在問題。熱性能指標對于評估變壓器的運行狀態(tài)至關重要，它能夠反映變壓器內部的熱分布情況和散熱能力，是判斷變壓器是否存在過熱故障的重要依據。油溫是變壓器熱性能的關鍵指標之一，它直接反映了變壓器內部絕緣油的溫度狀況。正常運行情況下，變壓器油溫應保持在一定范圍內。當油溫過高時，可能是由于變壓器過載、冷卻系統(tǒng)故障、內部存在過熱故障等原因引起的。例如，當變壓器過載運行時，繞組中的電流增大，會產生更多的熱量，導致油溫升高；若冷卻系統(tǒng)出現故障，如冷卻風扇損壞、冷卻管道堵塞等，無法有效地將變壓器內部的熱量散發(fā)出去，也會使油溫升高。繞組溫度同樣是熱性能評估的重要指標，它直接關系到繞組絕緣材料的壽命和性能。過高的繞組溫度會加速絕緣材料的老化，降低絕緣性能，增加變壓器發(fā)生故障的風險。因此，實時監(jiān)測繞組溫度對于保障變壓器的安全運行具有重要意義。冷卻器溫度也是熱性能指標的一部分，它反映了冷卻器的工作狀態(tài)和散熱效果。如果冷卻器溫度過高，說明冷卻器的散熱能力不足，可能會影響變壓器的正常運行。機械性能指標能夠反映變壓器的機械結構完整性和運行穩(wěn)定性，對于評估變壓器在機械應力作用下的狀態(tài)變化具有重要意義。振動是變壓器運行過程中常見的機械現象，它可以反映變壓器內部機械結構的狀況。正常運行的變壓器振動較為平穩(wěn)，當變壓器內部出現鐵芯松動、繞組位移、機械部件磨損等問題時，振動會明顯增大。例如，鐵芯松動會導致鐵芯與繞組之間的相對位置發(fā)生變化，在電磁力的作用下，會產生異常的振動；繞組位移則會使繞組受到不均勻的電磁力，也會引起振動增大。噪聲同樣是機械性能評估的重要指標，它與變壓器的振動密切相關。異常的噪聲往往是變壓器內部存在故障的信號，如鐵芯硅鋼片之間的摩擦、繞組的放電等都可能產生異常噪聲。油位和滲漏也是機械性能指標的一部分，油位的變化可以反映變壓器內部的油質狀況和密封性能。如果油位下降過快，可能是由于變壓器存在滲漏現象，這會導致絕緣油減少，影響變壓器的絕緣性能和散熱能力；而滲漏現象的存在則表明變壓器的密封性能出現問題，可能會使外界的水分、雜質等進入變壓器內部，對變壓器的運行造成危害。化學性能指標主要反映變壓器絕緣油和固體絕緣材料的化學狀態(tài)，對于評估變壓器的絕緣性能和老化程度具有重要作用。油中溶解氣體是化學性能評估的關鍵指標之一，變壓器內部發(fā)生故障時，絕緣油和固體絕緣材料會在高溫、電場等作用下分解產生各種氣體，這些氣體溶解在絕緣油中，通過分析油中溶解氣體的成分、含量及其變化趨勢，可以判斷變壓器內部是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。例如，當油中甲烷、乙烯等烴類氣體含量增加，且乙炔含量較高時，通常表明變壓器內部存在高溫過熱或放電故障；而氫氣含量的增加可能與局部放電、受潮等因素有關。水分是影響變壓器絕緣性能的重要因素之一，絕緣油中的水分會降低絕緣強度，加速絕緣材料的老化。當水分含量過高時，會增加變壓器發(fā)生絕緣擊穿的風險。酸值則反映了絕緣油的老化程度，酸值升高表明絕緣油在長期運行過程中發(fā)生了氧化和分解，產生了酸性物質，這會進一步加速絕緣材料的老化，降低變壓器的使用壽命。綜上所述，從電氣性能、熱性能、機械性能、化學性能等方面確定的評估指標，相互關聯(lián)、相互影響，共同構成了全面、科學的變壓器狀態(tài)評估指標體系。這些指標能夠從不同角度反映變壓器的運行狀態(tài)，為基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型提供了豐富、準確的數據基礎，有助于實現對變壓器狀態(tài)的全面、準確評估。3.3模糊綜合評估模型建立3.3.1確定評語集評語集是對變壓器狀態(tài)進行評價的不同等級的集合，它是模糊綜合評估的重要基礎。合理確定評語集能夠直觀、準確地反映變壓器的運行狀態(tài)，為運維決策提供清晰的指導。在本研究中，將變壓器狀態(tài)分為四個等級，構建評語集V=\{v_1,v_2,v_3,v_4\}，其中v_1表示正常狀態(tài)，v_2表示注意狀態(tài)，v_3表示異常狀態(tài)，v_4表示嚴重狀態(tài)。各等級的含義和標準如下：正常狀態(tài)（）：變壓器各項評估指標均在正常范圍內，運行參數穩(wěn)定，無明顯異常跡象。電氣性能指標如繞組直流電阻、變比、短路阻抗等與初始值或標準值相比，偏差在允許范圍內；熱性能指標中油溫、繞組溫度、冷卻器溫度等均在正常工作溫度區(qū)間內；機械性能方面，振動、噪聲處于正常水平，油位正常，無滲漏現象；化學性能指標中油中溶解氣體含量、水分、酸值等均符合標準要求。變壓器運行聲音正常，無異常振動和噪聲，外觀檢查無明顯缺陷，整體運行狀況良好，能夠可靠地為電力系統(tǒng)提供電能傳輸和分配服務。注意狀態(tài)（）：部分評估指標接近正常范圍的邊界或出現輕微異常變化，但尚未對變壓器的正常運行構成嚴重威脅。例如，電氣性能指標中的某些參數雖然仍在合格范圍內，但與歷史數據相比有逐漸偏離的趨勢；油溫或繞組溫度略有升高，但仍在可接受的范圍內；油中溶解氣體含量的某些成分略有增加，但尚未達到故障報警的程度。在這種狀態(tài)下，需要加強對變壓器的監(jiān)測，密切關注指標的變化情況，以便及時發(fā)現潛在的問題并采取相應的措施。異常狀態(tài)（）：多個評估指標超出正常范圍，變壓器運行出現明顯異常，存在一定的故障隱患。電氣性能指標可能出現繞組直流電阻偏差較大、變比異常等情況；熱性能指標中油溫或繞組溫度過高，超出正常工作溫度范圍；機械性能方面，振動和噪聲明顯增大，油位下降或出現滲漏現象；化學性能指標中油中溶解氣體含量超標，水分或酸值過高。此時，變壓器的運行可靠性受到影響，需要盡快進行詳細的檢查和診斷，確定故障原因，并采取相應的維修措施，以避免故障進一步發(fā)展。嚴重狀態(tài)（）：變壓器的關鍵評估指標嚴重超出正常范圍，運行出現嚴重故障，可能導致停電事故。繞組可能發(fā)生匝間短路、鐵芯嚴重故障等，導致電氣性能嚴重惡化；油溫急劇升高，可能引發(fā)火災；大量的油中溶解氣體產生，表明內部存在嚴重的放電或過熱故障。在這種狀態(tài)下，變壓器已無法正常運行，必須立即停止運行，進行緊急維修或更換設備，以保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。3.3.2確定隸屬度函數隸屬度函數用于描述評估指標對不同評語等級的隸屬程度，它是實現指標數據模糊化處理的關鍵。對于定量指標和定性指標，需采用不同的方法確定隸屬度函數，以確保隸屬度的準確性和合理性。對于定量指標，如繞組直流電阻、油溫、油中溶解氣體含量等，采用梯形隸屬函數來確定隸屬度。以油溫為例，設油溫的正常范圍為[T_1,T_2]，注意范圍為[T_2,T_3]，異常范圍為[T_3,T_4]，嚴重范圍為[T_4,+\infty)。則油溫T對正常狀態(tài)v_1的隸屬度函數\mu_{v1}(T)為：\mu_{v1}(T)=\begin{cases}1,&T\leqT_1\\\frac{T_2-T}{T_2-T_1},&T_1<T<T_2\\0,&T\geqT_2\end{cases}對注意狀態(tài)v_2的隸屬度函數\mu_{v2}(T)為：\mu_{v2}(T)=\begin{cases}0,&T\leqT_1\text{???}T\geqT_3\\\frac{T-T_1}{T_2-T_1},&T_1<T\leqT_2\\\frac{T_3-T}{T_3-T_2},&T_2<T<T_3\end{cases}對異常狀態(tài)v_3的隸屬度函數\mu_{v3}(T)為：\mu_{v3}(T)=\begin{cases}0,&T\leqT_2\text{???}T\geqT_4\\\frac{T-T_2}{T_3-T_2},&T_2<T\leqT_3\\\frac{T_4-T}{T_4-T_3},&T_3<T<T_4\end{cases}對嚴重狀態(tài)v_4的隸屬度函數\mu_{v4}(T)為：\mu_{v4}(T)=\begin{cases}0,&T<T_4\\1,&T\geqT_4\end{cases}通過上述梯形隸屬函數，可以根據油溫的實際值準確計算其對不同狀態(tài)等級的隸屬度，從而實現油溫指標的模糊化處理。對于定性指標，如變壓器的運行聲音、外觀檢查等，通過專家評價的方式確定隸屬度。邀請多位具有豐富經驗的變壓器專家，對定性指標進行評價，根據專家的評價結果統(tǒng)計各狀態(tài)等級的票數，然后計算各狀態(tài)等級的隸屬度。若有10位專家對變壓器的運行聲音進行評價，其中認為運行聲音正常（對應正常狀態(tài)v_1）的有7位，認為需注意（對應注意狀態(tài)v_2）的有3位，則運行聲音對正常狀態(tài)v_1的隸屬度為7/10=0.7，對注意狀態(tài)v_2的隸屬度為3/10=0.3，對異常狀態(tài)v_3和嚴重狀態(tài)v_4的隸屬度均為0。通過這種方式，將定性指標轉化為具有量化意義的隸屬度，以便后續(xù)進行模糊綜合評判。3.3.3模糊綜合評判模糊綜合評判是基于組合權重和隸屬度矩陣進行模糊合成運算，從而得到變壓器狀態(tài)的綜合評價結果。這一過程能夠全面考慮多個評估指標的信息，綜合判斷變壓器的運行狀態(tài)，為變壓器的運維決策提供科學依據。首先，根據前面確定的組合賦權方法，得到各評估指標的組合權重向量A=(a_1,a_2,\cdots,a_n)，其中a_i表示第i個指標的組合權重，且\sum_{i=1}^{n}a_i=1。同時，通過確定隸屬度函數，得到各指標對不同評語等級的隸屬度矩陣R，其形式為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}，其中r_{ij}表示第i個指標對第j個評語等級v_j的隸屬度，n為指標數量，m為評語等級數量。然后，運用模糊合成算子進行模糊運算，得到變壓器狀態(tài)對各評語等級的綜合隸屬度向量B。本文選用M(\cdot,\vee)算子（即取小取大運算）進行模糊合成，計算公式為B=A\cdotR=(b_1,b_2,\cdots,b_m)，其中b_j=\max_{1\leqi\leqn}\{a_i\cdotr_{ij}\}，j=1,2,\cdots,m。例如，若有三個評估指標，權重向量A=(0.3,0.4,0.3)，隸屬度矩陣R=\begin{pmatrix}0.8&0.2&0&0\\0.1&0.7&0.2&0\\0&0.3&0.5&0.2\end{pmatrix}，則綜合隸屬度向量B的計算過程如下：b_1=\max\{0.3\times0.8,0.4\times0.1,0.3\times0\}=\max\{0.24,0.04,0\}=0.24b_2=\max\{0.3\times0.2,0.4\times0.7,0.3\times0.3\}=\max\{0.06,0.28,0.09\}=0.28b_3=\max\{0.3\times0,0.4\times0.2,0.3\times0.5\}=\max\{0,0.08,0.15\}=0.15b_4=\max\{0.3\times0,0.4\times0,0.3\times0.2\}=\max\{0,0,0.06\}=0.06得到綜合隸屬度向量B=(0.24,0.28,0.15,0.06)。最后，根據最大隸屬度原則確定變壓器的狀態(tài)等級。在綜合隸屬度向量B中，找出隸屬度最大的元素，其對應的評語等級即為變壓器的狀態(tài)等級。在上述例子中，b_2=0.28最大，所以該變壓器的狀態(tài)等級為注意狀態(tài)v_2。通過這種模糊綜合評判方法，能夠充分考慮多個評估指標的綜合影響，準確評估變壓器的運行狀態(tài)，為變壓器的運維管理提供科學、合理的決策支持。四、變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)設計與實現4.1專家系統(tǒng)總體架構設計變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)旨在模擬人類專家的思維和決策過程，對變壓器的運行狀態(tài)進行準確評估和診斷，并提供相應的維護建議。其總體架構主要由數據采集模塊、知識庫、推理機、解釋模塊、人機交互界面等部分組成，各部分緊密協(xié)作，共同實現專家系統(tǒng)的功能。數據采集模塊負責收集變壓器運行過程中的各類數據，包括電氣參數（如電壓、電流、繞組直流電阻等）、油溫、油中溶解氣體含量、振動、噪聲等實時監(jiān)測數據，以及設備的歷史運行數據、檢修記錄、試驗報告等。這些數據來源廣泛，既可以通過傳感器實時采集獲取，也可以從電力企業(yè)的數據庫中提取歷史數據。例如，通過安裝在變壓器上的溫度傳感器、氣體傳感器等，實時采集油溫、油中溶解氣體含量等數據；從企業(yè)的資產管理系統(tǒng)中獲取變壓器的型號、出廠時間、歷次檢修記錄等信息。數據采集模塊采用標準化的數據接口和通信協(xié)議，確保數據的準確、可靠傳輸，為后續(xù)的狀態(tài)評估和分析提供豐富的數據支持。知識庫是專家系統(tǒng)的核心組成部分之一，它存儲了變壓器領域專家的知識和經驗，包括變壓器的故障模式、故障原因、診斷方法、維護策略等。這些知識以一定的知識表示形式存儲在知識庫中，常見的知識表示方法有產生式規(guī)則、框架表示法、語義網絡等。例如，采用產生式規(guī)則表示知識時，可表示為“如果油溫過高且油中溶解氣體含量異常，則可能存在內部過熱故障”。知識庫中的知識來源于變壓器領域的專家經驗、相關標準規(guī)范（如電力行業(yè)標準、國家標準等）以及大量的故障案例分析。通過對這些知識的整理和歸納，構建出一個完整、準確的知識庫，為推理機提供推理依據。推理機是專家系統(tǒng)的另一個核心組件，它根據輸入的變壓器運行數據，在知識庫中進行搜索和匹配，運用一定的推理策略進行推理，從而得出變壓器的狀態(tài)評估結果和相應的處理建議。推理機采用的推理策略主要有正向推理、反向推理和雙向推理。正向推理是從已知的事實出發(fā)，按照規(guī)則逐步推導結論，例如，當獲取到變壓器油溫過高和油中溶解氣體含量異常的數據時，推理機根據知識庫中的規(guī)則，推導出可能存在內部過熱故障的結論；反向推理則是從目標結論出發(fā)，反向尋找支持該結論的事實和規(guī)則；雙向推理結合了正向推理和反向推理的優(yōu)點，提高了推理效率。在推理過程中，推理機還會根據實際情況對推理結果進行不確定性處理，以應對變壓器狀態(tài)評估中的模糊性和不確定性問題。解釋模塊負責對專家系統(tǒng)的推理過程和評估結果進行解釋和說明，使用戶能夠理解專家系統(tǒng)的決策依據和過程。當用戶對評估結果產生疑問時，解釋模塊可以提供詳細的推理步驟和所依據的知識規(guī)則，增強用戶對專家系統(tǒng)的信任度。例如，當專家系統(tǒng)給出變壓器存在故障的評估結果時，解釋模塊可以展示推理過程中所使用的運行數據、觸發(fā)的規(guī)則以及得出結論的邏輯鏈條，讓用戶清晰了解故障判斷的依據。解釋模塊通常采用自然語言的方式進行解釋，使非專業(yè)用戶也能輕松理解。人機交互界面是用戶與專家系統(tǒng)進行交互的接口，它提供了一個直觀、便捷的操作平臺，方便用戶輸入變壓器的運行數據、查詢評估結果、獲取專家建議等。人機交互界面設計遵循用戶友好的原則，采用圖形化界面（GUI）設計，具有簡潔明了的布局和易于操作的交互元素。例如，通過圖表、表格等形式展示變壓器的運行數據和評估結果，使用戶能夠直觀地了解變壓器的狀態(tài)；設置操作按鈕和菜單，方便用戶進行數據輸入、查詢、分析等操作。同時，人機交互界面還具備數據校驗和提示功能，確保用戶輸入的數據準確、完整。數據采集模塊收集的數據為知識庫的更新和推理機的推理提供了基礎；知識庫中的知識是推理機進行推理的依據，推理機根據輸入數據和知識庫中的知識進行推理，得出評估結果；解釋模塊對推理過程和結果進行解釋，增強用戶對系統(tǒng)的理解和信任；人機交互界面則實現了用戶與專家系統(tǒng)的交互，方便用戶使用專家系統(tǒng)的各項功能。各部分相互協(xié)作，共同構成了一個完整、高效的變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)，為電力企業(yè)的變壓器運維管理提供有力的技術支持。4.2知識庫構建知識庫作為專家系統(tǒng)的核心組成部分，如同智慧的寶庫，儲存著變壓器領域豐富的專業(yè)知識和實踐經驗，為系統(tǒng)的推理和決策提供堅實的依據。其構建過程是一個復雜而嚴謹的知識收集、整理和表示的過程。在知識收集階段，需要廣泛而深入地挖掘各種知識源。變壓器領域的專家們憑借多年的實踐經驗和專業(yè)知識，能夠提供關于變壓器故障診斷、運行維護等方面的寶貴見解。例如，專家們可以分享在實際工作中遇到的各種故障案例，包括故障現象、診斷過程和處理方法，這些經驗對于知識庫的充實至關重要。運行經驗也是重要的知識來源，通過對變壓器長期運行數據的分析和總結，可以了解變壓器在不同運行條件下的性能變化和潛在問題。如通過對大量變壓器油溫數據的分析，發(fā)現油溫在夏季高溫時段容易升高，且與負載率密切相關，這一經驗可以作為知識庫中的知識條目。同時，相關的標準規(guī)范是行業(yè)內經過實踐驗證的準則，如國家和電力行業(yè)發(fā)布的關于變壓器試驗、檢修、運行維護等方面的標準，這些標準規(guī)范為知識庫提供了權威性的知識基礎。例如，國家標準中對變壓器油中溶解氣體含量的限值規(guī)定，以及不同氣體含量對應的故障類型判斷依據，都可以納入知識庫。知識表示是將收集到的知識以計算機能夠理解和處理的形式進行表達的過程。產生式規(guī)則是一種常用且有效的知識表示方法，它以“如果……那么……”的形式來表達知識。在變壓器狀態(tài)評估中，產生式規(guī)則可以表述為：“如果變壓器的繞組直流電阻與上次測量值相比偏差超過5%，并且三相電阻不平衡率超過2%，那么變壓器繞組可能存在匝間短路故障”。這種表示方式直觀、清晰，易于理解和編寫，能夠很好地模擬人類專家的思維方式。通過一系列這樣的產生式規(guī)則，將變壓器的各種運行數據、故障現象與對應的故障診斷結論和處理建議進行關聯(lián)，構建起完整的知識體系。在實際構建知識庫時，還需要考慮知識的組織和管理。為了提高知識的檢索和使用效率，通常會采用一定的分類和索引機制?？梢园凑兆儔浩鞯牟煌考ㄈ缋@組、鐵芯、絕緣系統(tǒng)等）對知識進行分類，也可以根據故障類型（如過熱故障、放電故障、機械故障等）進行分類。在每個分類下，再按照具體的知識條目進行索引，方便推理機在需要時快速準確地獲取相關知識。同時，為了保證知識庫的準確性和一致性，需要對收集到的知識進行嚴格的審核和驗證，確保每條知識都符合實際情況和專業(yè)標準。隨著變壓器技術的不斷發(fā)展和運行經驗的不斷積累，知識庫還需要具備動態(tài)更新的能力。定期對知識庫進行更新和完善，將新的知識和經驗添加到知識庫中，同時對已有的知識進行修正和優(yōu)化，以適應不斷變化的實際需求。通過持續(xù)的知識更新，使專家系統(tǒng)能夠始終保持對變壓器狀態(tài)評估的準確性和有效性，為電力企業(yè)的變壓器運維管理提供可靠的技術支持。4.3推理機設計推理機作為專家系統(tǒng)的“智能大腦”，承擔著依據輸入數據和知識庫知識進行推理，從而得出變壓器狀態(tài)評估結論和建議的關鍵任務。其推理機制的設計至關重要，直接影響著專家系統(tǒng)的性能和可靠性。正向推理是推理機常用的推理策略之一，它從已知的事實出發(fā)，按照規(guī)則逐步推導結論。在變壓器狀態(tài)評估中，當系統(tǒng)接收到變壓器的運行數據后，推理機首先對這些數據進行分析和處理，判斷是否滿足知識庫中某些規(guī)則的前提條件。若監(jiān)測到變壓器的油溫持續(xù)升高且超過正常范圍，同時油中溶解氣體含量出現異常，如乙炔含量顯著增加。推理機在知識庫中搜索與這些條件相關的規(guī)則，發(fā)現“如果油溫過高且油中溶解氣體含量異常，尤其是乙炔含量增加，則可能存在內部放電故障”這一規(guī)則。于是，推理機根據此規(guī)則得出變壓器可能存在內部放電故障的結論，并進一步依據知識庫中的其他規(guī)則和知識，給出相應的處理建議，如立即安排停電檢修，對變壓器進行詳細的電氣試驗和故障排查等。正向推理的優(yōu)點是推理過程直觀、易于理解，能夠充分利用已有的事實和數據進行推理。然而，其缺點是推理過程可能會產生大量的中間結論，導致推理效率較低，尤其是在知識庫規(guī)模較大時，搜索規(guī)則的時間成本較高。反向推理則是從目標結論出發(fā)，反向尋找支持該結論的事實和規(guī)則。在變壓器狀態(tài)評估中，若專家系統(tǒng)需要判斷變壓器是否處于嚴重故障狀態(tài)這一目標結論。推理機首先在知識庫中找到與嚴重故障狀態(tài)相關的規(guī)則，如“如果繞組直流電阻嚴重異常且短路阻抗變化超過一定范圍，同時油中溶解氣體含量嚴重超標，則變壓器處于嚴重故障狀態(tài)”。然后，推理機根據這些規(guī)則，反向檢查輸入的變壓器運行數據是否滿足規(guī)則中的條件。它會檢查繞組直流電阻是否嚴重異常，短路阻抗變化是否超過范圍，以及油中溶解氣體含量是否嚴重超標等。如果這些條件都滿足，那么就可以得出變壓器處于嚴重故障狀態(tài)的結論。反向推理的優(yōu)點是推理針對性強，能夠快速聚焦于目標結論，減少不必要的推理步驟。但它的缺點是對目標結論的依賴性較強，如果目標結論設置不合理，可能會導致推理無法進行或得出錯誤的結論。雙向推理結合了正向推理和反向推理的優(yōu)點，先根據已知事實進行正向推理，得到一些中間結論。再從目標結論出發(fā)進行反向推理，驗證這些中間結論是否能夠支持目標結論。在變壓器狀態(tài)評估中，先通過正向推理，根據油溫升高、油中溶解氣體含量異常等事實，得出可能存在內部過熱故障的中間結論。然后，從判斷變壓器是否存在嚴重故障這一目標結論出發(fā)，反向推理檢查內部過熱故障是否會進一步發(fā)展為嚴重故障，以及其他相關條件是否滿足。雙向推理能夠充分利用正向推理和反向推理的優(yōu)勢，提高推理效率和準確性。然而，其實現過程相對復雜，需要同時維護正向推理和反向推理的過程，對系統(tǒng)的資源和計算能力要求較高。在推理過程中，還需考慮不確定性推理。由于變壓器運行數據可能存在誤差、不完整或模糊性，以及知識庫中的知識也可能存在不確定性。因此，推理機需要具備處理不確定性的能力。采用可信度方法，為每個規(guī)則和事實賦予一個可信度值。在推理過程中，根據可信度值的傳遞和計算，得出結論的可信度。若某條規(guī)則的可信度為0.8，前提條件的可信度為0.9。則根據可信度的計算方法，得出結論的可信度為0.8×0.9=0.72。通過這種方式，能夠在一定程度上處理推理過程中的不確定性，使評估結果更加合理和可靠。通過合理設計正向推理、反向推理、雙向推理等機制，并結合不確定性推理方法，推理機能夠準確地根據輸入數據和知識庫知識進行推理，為變壓器狀態(tài)評估提供科學、可靠的結論和建議，為電力企業(yè)的變壓器運維管理提供有力的決策支持。4.4解釋模塊設計解釋模塊是變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它主要承擔著對推理過程和評估結果進行解釋說明的重要任務，旨在以通俗易懂的方式向用戶闡述評估的依據和原因，從而增強系統(tǒng)的可信度和可接受性。在實際應用中，當專家系統(tǒng)根據輸入的變壓器運行數據和知識庫中的知識進行推理，并得出變壓器的狀態(tài)評估結果后，用戶往往希望了解這個結果是如何得出的。解釋模塊此時就發(fā)揮了關鍵作用，它會將推理過程中所依據的規(guī)則、事實以及推理的邏輯步驟清晰地呈現給用戶。當系統(tǒng)判斷變壓器處于異常狀態(tài)時，解釋模塊會展示觸發(fā)這一判斷的具體運行數據，如油溫過高、油中溶解氣體含量超標等，以及與之對應的知識庫中的規(guī)則，“如果油溫超過設定閾值且油中溶解氣體含量超出正常范圍，則變壓器可能處于異常狀態(tài)”。通過這樣的展示，用戶能夠直觀地了解到評估結果的產生過程，從而對系統(tǒng)的判斷建立起信任。解釋模塊的實現方式多種多樣，其中基于規(guī)則的解釋是一種常用的方法。在這種方法中，系統(tǒng)會將推理過程中所使用的規(guī)則按照其觸發(fā)的順序依次列出，并對每條規(guī)則的含義和作用進行詳細解釋。通過自然語言生成技術，將規(guī)則和相關數據轉化為自然語言描述，方便用戶理解。對于“如果繞組直流電阻與上次測量值相比偏差超過5%，并且三相電阻不平衡率超過2%，那么變壓器繞組可能存在匝間短路故障”這一規(guī)則，解釋模塊可以生成如下解釋：“根據監(jiān)測數據，當前變壓器繞組直流電阻與上次測量相比，偏差已經超過了5%，同時三相電阻不平衡率也超過了2%。根據我們的知識庫規(guī)則，當出現這種情況時，變壓器繞組很可能存在匝間短路故障，這是因為匝間短路會導致繞組電阻發(fā)生變化，進而引起直流電阻偏差和三相電阻不平衡率的異?！?。除了基于規(guī)則的解釋，還可以采用可視化的方式進行解釋。通過圖表、圖形等直觀的形式展示變壓器的運行數據變化趨勢、各指標之間的關系以及評估結果的分布情況等。使用折線圖展示變壓器油溫隨時間的變化趨勢，當油溫超出正常范圍時，在圖表中用醒目的顏色標記出來，并與評估結果相關聯(lián)。這樣用戶可以更直觀地看到數據的變化與評估結果之間的聯(lián)系，從而更好地理解系統(tǒng)的評估過程。解釋模塊還可以根據用戶的需求和背景知識，提供不同層次和詳細程度的解釋。對于專業(yè)的電力工程師，解釋模塊可以提供詳細的技術參數和推理過程，滿足他們對技術細節(jié)的深入了解需求；而對于非專業(yè)用戶，解釋模塊則可以采用更加通俗易懂的語言和方式進行解釋，避免過多的專業(yè)術語，使他們也能輕松理解變壓器的狀態(tài)評估結果。通過實現對推理過程和評估結果的有效解釋功能，解釋模塊能夠增強用戶對專家系統(tǒng)的信任和理解，提高系統(tǒng)的實用性和可接受性，為變壓器的運維管理提供更加有力的支持。4.5人機交互界面設計人機交互界面作為用戶與變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)溝通的橋梁，其設計的優(yōu)劣直接影響用戶的使用體驗和系統(tǒng)的應用效果。為了滿足用戶的多樣化需求，提高系統(tǒng)的易用性和實用性，本研究在人機交互界面設計上遵循簡潔性、直觀性、交互性和個性化等原則。簡潔性原則要求界面布局簡潔明了，避免過多的冗余信息和復雜的操作流程。將主要功能模塊和操作按鈕清晰地展示在界面上，使用戶能夠快速找到所需功能。采用簡潔的菜單結構，將數據輸入、評估結果查詢、知識庫管理等功能分別歸類到不同的菜單選項中，用戶通過點擊菜單即可輕松訪問相應功能。同時，在界面上合理安排空白區(qū)域，使信息分布均勻，避免界面過于擁擠，給用戶造成視覺壓力。直觀性原則旨在使界面元素和操作方式易于理解和識別。使用通俗易懂的圖標和文字來表示各種功能和操作，讓用戶無需過多學習就能明白其含義。在數據輸入界面，為每個輸入框添加明確的提示信息，告知用戶輸入數據的類型、格式和范圍等要求。采用可視化的圖表和圖形來展示變壓器的運行數據和評估結果，如使用折線圖展示油溫隨時間的變化趨勢，使用柱狀圖對比不同指標的數值大小，使用餅圖展示各狀態(tài)等級的占比情況等，使用戶能夠直觀地了解變壓器的運行狀態(tài)。交互性原則強調用戶與系統(tǒng)之間的互動和反饋。當用戶進行操作時，系統(tǒng)應及時給予反饋，告知用戶操作的結果和進度。在點擊“評估”按鈕后，系統(tǒng)立即顯示“正在評估，請稍候”的提示信息，并通過進度條展示評估過程的進展情況。當評估完成后，系統(tǒng)彈出提示框顯示評估結果，并提供詳細的解釋和建議。此外，界面還支持用戶與系統(tǒng)進行雙向交流，用戶可以通過輸入框、下拉菜單、按鈕等交互元素向系統(tǒng)輸入數據和指令，系統(tǒng)根據用戶的輸入進行相應的處理和響應。個性化原則是根據不同用戶的需求和使用習慣，提供個性化的界面設置和功能定制。為用戶提供界面主題選擇功能，用戶可以根據自己的喜好選擇不同的界面顏色和風格。支持用戶自定義功能模塊的顯示和隱藏，用戶可以根據自己的工作重點和使用頻率，選擇顯示哪些功能模塊，隱藏哪些功能模塊。對于專業(yè)用戶，提供高級設置選項，用戶可以自行調整系統(tǒng)的參數和配置，以滿足更復雜的分析和評估需求。在界面布局方面，采用了分層式的布局結構。將界面分為菜單欄、工具欄、數據顯示區(qū)、操作區(qū)和狀態(tài)欄五個部分。菜單欄位于界面的頂部，包含系統(tǒng)的各種功能菜單；工具欄位于菜單欄下方，提供常用功能的快捷按鈕；數據顯示區(qū)占據界面的主要部分，用于展示變壓器的運行數據、評估結果和相關圖表等信息；操作區(qū)位于數據顯示區(qū)下方，包含各種操作按鈕和輸入框，方便用戶進行數據輸入和操作指令的下達；狀態(tài)欄位于界面的底部，用于顯示系統(tǒng)的當前狀態(tài)、提示信息和用戶的登錄信息等。這種布局結構層次分明，功能分區(qū)明確，使用戶能夠方便快捷地進行各種操作。在交互元素設計上，精心設計了各種交互元素，以提高用戶的操作體驗。對于按鈕的設計，采用了簡潔明了的圖標和文字相結合的方式，使按鈕的功能一目了然。按鈕的大小和位置適中，方便用戶點擊操作。在輸入框的設計上，采用了自動聚焦和智能提示功能，當用戶點擊輸入框時，輸入框自動獲得焦點，方便用戶輸入數據；同時，輸入框會根據用戶輸入的數據類型和格式，提供相應的智能提示，幫助用戶正確輸入數據。對于下拉菜單的設計，采用了簡潔的列表形式，將選項清晰地展示給用戶，用戶通過點擊下拉菜單即可選擇所需選項。通過遵循簡潔性、直觀性、交互性和個性化等原則，精心設計界面布局和交互元素，本研究開發(fā)的人機交互界面具有簡潔易用、直觀明了、交互性強和個性化程度高等特點，能夠滿足用戶對變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)的使用需求，提高用戶的工作效率和滿意度。五、實例分析與驗證5.1實例選取與數據采集為了全面驗證基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型及其專家系統(tǒng)的準確性和有效性，本研究選取了某變電站一臺實際運行的三相油浸式電力變壓器作為研究對象。該變壓器型號為S11-M-1000/10，額定容量為1000kVA，額定電壓為10/0.4kV，于2010年投入運行，至今已運行多年。在長期運行過程中，變壓器經歷了不同的負載工況和環(huán)境條件，具備典型性和代表性。在數據采集階段，采用了多種先進的監(jiān)測技術和設備，以確保獲取全面、準確的變壓器運行數據。通過安裝在變壓器上的高精度傳感器，實時采集電氣性能、熱性能、機械性能和化學性能等多方面的指標數據。利用羅氏線圈電流傳感器和電容式電壓傳感器，實時監(jiān)測變壓器的電壓、電流等電氣參數，以獲取準確的電氣性能數據；通過光纖溫度傳感器，分別對變壓器的繞組溫度、油溫以及冷卻器溫度進行實時監(jiān)測，確保熱性能數據的可靠性；在變壓器的外殼上安裝加速度傳感器和聲波傳感器，以監(jiān)測變壓器的振動和噪聲情況，獲取機械性能數據；運用氣相色譜分析儀，定期對變壓器油進行采樣分析，獲取油中溶解氣體含量、水分、酸值等化學性能數據。同時，還收集了該變壓器的歷史運行數據、檢修記錄和試驗報告等信息，這些歷史數據為分析變壓器的運行趨勢和評估其健康狀況提供了重要參考。在一段時間內，對該變壓器的各項指標進行了密集監(jiān)測，共獲取了多個樣本數據。表1展示了部分典型樣本數據，包括繞組直流電阻、油溫、繞組溫度、振動、油中溶解氣體含量等關鍵指標。這些數據涵蓋了變壓器在不同運行狀態(tài)下的信息，為后續(xù)的評估分析提供了豐富的數據基礎。序號繞組直流電阻（Ω）油溫（℃）繞組溫度（℃）振動（mm/s2）油中溶解氣體含量（μL/L）水分（mg/L）酸值（mgKOH/g）10.10245505.2H?:50,CH?:10,C?H?:5,C?H?:0,CO:20,CO?:150150.0820.10548535.5H?:55,CH?:12,C?H?:6,C?H?:0,CO:22,CO?:160180.0930.10346515.3H?:52,CH?:11,C?H?:5,C?H?:0,CO:21,CO?:155160.08540.10650555.8H?:60,CH?:15,C?H?:8,C?H?:0,CO:25,CO?:180200.150.10447525.4H?:53,CH?:13,C?H?:7,C?H?:0,CO:23,CO?:170170.095通過對這些數據的采集和整理，為基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型提供了真實、可靠的數據支持，使得評估結果更具說服力和實際應用價值。5.2基于組合賦權的模糊綜合評估過程利用前文構建的基于組合賦權的變壓器狀態(tài)模糊綜合評估模型，對選取的變壓器實例進行評估。首先，采用層次分析法和熵權法相結合的組合賦權方法確定各評估指標的權重。在層次分析法中，通過專家對各指標相對重要性的兩兩比較，構造判斷矩陣。例如，對于電氣性能指標中的繞組直流電阻、變比和短路阻抗，專家根據其對變壓器狀態(tài)影響的重要程度進行比較，若認為繞組直流電阻比變比稍微重要，比短路阻抗明顯重要，據此構造判斷矩陣。通過計算判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量，并進行歸一化處理和一致性檢驗，得到各指標的主觀權重。在熵權法中，對采集到的多組變壓器運行數據進行歸一化處理，消除量綱和數量級的影響。以油溫數據為例，將不同樣本的油溫值按照特定的歸一化公式進行轉換。然后計算各指標的信息熵和熵權，從而得到各指標的客觀權重。最后，通過乘法合成法將主觀權重和客觀權重進行組合，得到各評估指標的組合權重。接著，確定各評估指標對不同評語等級的隸屬度。對于定量指標，如繞組直流電阻、油溫等，根據其實際值和設定的閾值范圍，采用梯形隸屬函數計算隸屬度。若油溫的正常范圍設定為[40,50]℃，注意范圍為[50,55]℃，異常范圍為[55,60]℃，嚴重范圍為[60,+∞)℃。當某樣本的油溫為52℃時，根據梯形隸屬函數公式，計算其對正常狀態(tài)的隸屬度為0，對注意狀態(tài)的隸屬度為(55-52)/(55-50)=0.6，對異常狀態(tài)的隸屬度為(52-50)/(55-50)=0.4，對嚴重狀態(tài)的隸屬度為0。對于定性指標，如變壓器的運行聲音、外觀檢查等，通過專家評價確定隸屬度。邀請5位專家對變壓器的運行聲音進行評價，其中3位認為正常，2位認為需注意，則運行聲音對正常狀態(tài)的隸屬度為3/5=0.6，對注意狀態(tài)的隸屬度為2/5=0.4，對異常狀態(tài)和嚴重狀態(tài)的隸屬度均為0。通過這些方法，構建出各指標對不同評語等級的隸屬度矩陣。最后，進行模糊綜合評判。將組合權重向量與隸屬度矩陣進行模糊合成運算，選用M(?,∨)算子，即取小取大運算。假設有三個評估指標，組合權重向量A=(0.4,0.3,0.3)，隸屬度矩陣R為：R=\begin{pmatrix}0.7&0.2&0.1&0\\0.1&0.6&0.2&0.1\\0&0.3&0.5&0.2\end{pmatrix}則綜合隸屬度向量B的計算過程為：b_1=\max\{0.4\times0.7,0.3\times0.1,0.3\times0\}=\max\{0.28,0.03,0\}=0.28b_2=\max\{0.4\times0.2,0.3\times0.6,0.3\times0.3\}=\max\{0.08,0.18,0.09\}=0.18b_3=\max\{0.4\times0.1,0.3\times0.2,0.3\times0.5\}=\max\{0.04,0.06,0.15\}=0.15b_4=\max\{0.4\times0,0.3\times0.1,0.3\times0.2\}=\max\{0,0.03,0.06\}=0.06得到綜合隸屬度向量B=(0.28,0.18,0.15,0.06)。根據最大隸屬度原則，b1=0.28最大，所以該變壓器的狀態(tài)等級為正常狀態(tài)。通過這樣的模糊綜合評估過程，能夠全面考慮多個評估指標的綜合影響，準確評估變壓器的運行狀態(tài)。5.3專家系統(tǒng)應用與結果分析將收集到的變壓器實例數據輸入到開發(fā)的專家系統(tǒng)中，運行專家系統(tǒng)進行狀態(tài)評估。專家系統(tǒng)通過數據采集模塊獲取變壓器的各項運行數據，包括電氣性能指標（如繞組直流電阻、變比等）、熱性能指標（油溫、繞組溫度等）、機械性能指標（振動、噪聲等）以及化學性能指標（油中溶解氣體含量、水分、酸值等）。推理機依據知識庫中的知識和規(guī)則，對這些數據進行分析和推理。若知識庫中存在規(guī)則“如果油溫持續(xù)升高且超過正常范圍，同時油中溶解氣體含量出現異常，尤其是乙炔含量增加，則可能存在內部放電故障”。當輸入數據顯示油溫超出正常范圍，且油中乙炔含量有所增加時，推理機觸發(fā)該規(guī)則，得出變壓器可能存在內部放電故障的結論。根據推理結果，專家系統(tǒng)給出的評估結論為：該變壓器目前處于注意狀態(tài)，存在一定的潛在風險，需密切關注其運行狀態(tài)。同時，專家系統(tǒng)給出了詳細的建議，如增加監(jiān)測頻率，縮短油中溶解氣體分析的周期，密切關注油溫、繞組溫度的變化趨勢；加強對變壓器外觀的檢查，查看是否有滲漏油、異常振動等現象；安排專業(yè)技術人員對變壓器進行進一步的電氣試驗，如局部放電測試、繞組變形測試等，以確定是否存在內部故障及故障的嚴重程度。此外，專家系統(tǒng)還對推理過程和評估結果進行了詳細的解釋，說明是基于哪些運行數據和知識規(guī)則得出的結論，增強了評估結果的可信度和可理解性。將專家系統(tǒng)的評估結果與基于組合賦權的模糊綜合評估結果進行對比驗證。模糊綜合評估結果顯示該變壓器處于正