1、 研究生課程論文封面（ 2015 2016學(xué)年 第 1 學(xué)期）論文題目： 基于信息融合的變壓器絕緣狀態(tài)診斷姓 名： 劉思 學(xué) 號： 0 年 級： 15級 專 業(yè)： 電氣工程 學(xué) 院： 電氣學(xué)院 注意事項：1、 以上各項由研究生本人認(rèn)真填寫；2、 研究生課程論文應(yīng)符合一般學(xué)術(shù)規(guī)范，具有一定學(xué)術(shù)價值，嚴(yán)禁抄襲或應(yīng)付；凡學(xué)校檢查或抽查不合格者，一律取消該門課程成績和學(xué)分，并按有關(guān)規(guī)定追究相關(guān)人員責(zé)任；3、 論文得分由批閱人填寫，并簽字確認(rèn)；批閱人應(yīng)根據(jù)作業(yè)質(zhì)量客觀、公正的簽寫批閱意見（原則上不少于50字）；4、 原則上要求所有課程論文均須用A4紙打印，加裝本封面，左側(cè)裝訂；5、 課程論文由學(xué)生所在學(xué)

2、院（系）統(tǒng)一保存，以備查用。課程名稱： 現(xiàn)代故障診斷技術(shù) 課程類型： 必修課 授課教師： 王 新 學(xué) 時： 36 學(xué) 分： 2 論文得分批閱人簽字批閱意見：河南理工大學(xué)研究生處制1 緒論變壓器在電網(wǎng)有著重要作用，尤其是大型電力變壓器甚至可以看作電網(wǎng)的樞紐。其健康水平與運行狀況的好壞直接關(guān)系到電網(wǎng)的運行安全和穩(wěn)定。電力變壓器發(fā)生故障，可能會造成設(shè)備資產(chǎn)損失和大停電造成的二次損失，并且會產(chǎn)生嚴(yán)重的社會影響1。所以，提高電力變壓器的運行維護(hù)和檢修水平，預(yù)防和降低故障的發(fā)生幾率，并采用合理的策略降低檢修成本，是電力行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題2。以往對于電力變壓器的檢修維護(hù)主要是采用定期檢修的方式，但這種方

3、式有很大的盲目性，經(jīng)常會有“過修”和“欠修”的情況出現(xiàn)，不僅造成了巨大的資源浪費，還不利于可靠性。因此，進(jìn)行變壓器的狀態(tài)檢修是很有必要的。其中，正確提取變壓器的故障特征向量，并進(jìn)行有效的故障診斷是至關(guān)重要的。由于電力變壓器故障類型繁多，故障特征也非常復(fù)雜，本文就其故障之一，即變壓器的絕緣性能，進(jìn)行分析，將信息融合技術(shù)應(yīng)用到對變壓器的絕緣性能分析中，即基于模糊和證據(jù)推理對變壓器絕緣狀態(tài)評估。2 證據(jù)推理融合21證據(jù)推理的基本概念定義一：設(shè)為一識別框架，如果集函數(shù),（為的冪集）且滿足(1)(2)則稱m(A)為識別框架中待識別模式A的基本概率賦值（Basic Probability Assignme

4、nt），表示對A的信任程度。條件(1)說明從空集中得不到任何的信任，條件(2)說明對所有命題的信任度之和為1.定義二：設(shè)為一識別框架，如果集函數(shù)為識別框架上的基本概率賦值，則由(2.1)所確定的函數(shù)為上的信度函數(shù)（Belief Function），表示對A的總信任度。定義三：對于，若 0, 則A為信度函數(shù)Bel的焦元。定義四：設(shè)是信度函數(shù)Bel上的焦元，則，Bel為信度函數(shù)Bel的內(nèi)核。定義五：已知信度函，在識別框架上(2.2)函數(shù)稱為Bel的似真函數(shù)。對于，為A的似真度。表示對A的信任程度或認(rèn)為與A的相似程度。定義六：對于，則被成為對A的不確定區(qū)間。表示對A不確定信任的上限，是對A的不確定區(qū)

5、間。表示對A的不確定信任的上限，是對A不確定信任的下限，把對A確定性賦給支持證據(jù)區(qū)間和拒絕證據(jù)區(qū)間，命題的不確定性區(qū)間如圖2.1所示3。圖2.1命題的不確定性區(qū)間證據(jù)理論合成規(guī)則要求證據(jù)源提供的證據(jù)相互獨立，并提供了兩個證據(jù)的合成規(guī)則公式。設(shè)識別框架，bel1和bel2是兩個信任函數(shù)，與它們所對應(yīng)的基本概率賦值分別為m1和m2，和為對應(yīng)的焦元，則(2.3)其中(2.4)當(dāng)時，兩證據(jù)可進(jìn)行合成：當(dāng)時，兩證據(jù)出現(xiàn)矛盾，應(yīng)用證據(jù)理論無法合成。當(dāng)需要多個證據(jù)進(jìn)行合成時，可將兩兩合成的結(jié)果遞歸實現(xiàn)，證據(jù)理論對合成的先后次序無要求。應(yīng)用證據(jù)理論進(jìn)行多傳感器信息融合時，其具體步驟為：首先，根據(jù)設(shè)備的實際需求

6、建立合理的識別框架，針對待控制模式構(gòu)建證據(jù)體：接著應(yīng)用多傳感器信息融合的相關(guān)理論獲得各證據(jù)的基本概率賦值、置信度、似然度；然后運用證據(jù)理論進(jìn)行合成；最后按照一定的決策準(zhǔn)則，得出結(jié)論。22 基本概率賦值獲取王新老師的PPT介紹了獲取基本概率的三種方法。方法一就是利用先驗概率密度，求出傳感器j與目標(biāo)i的相關(guān)系數(shù)Cj(i)，進(jìn)而獲取基本概率賦值m(j)。方法二仍是常采用根據(jù)目標(biāo)類型確定基本概率賦值的方法來獲取基本概率賦值，只是在Cj(i)的計算上，直接用隸屬度函數(shù)ij代替相關(guān)系數(shù)Cj(i)。再利用方法一中的方法獲取基本概率賦值m(j)。方法三是根據(jù)隸屬度函數(shù)ij直接計算基本概率賦值。這樣，基本概率賦

7、值的計算方法更為簡介。隸屬度函數(shù)也主要由被測參數(shù)的特點來確定。本文采取將第三種方法對變壓器絕緣狀態(tài)進(jìn)行分析。3 基于模糊和證據(jù)推理的變壓器絕緣狀態(tài)評估方法31電力變壓器絕緣狀態(tài)評估構(gòu)架反映變壓器絕緣狀態(tài)的指標(biāo)主要有三大類，即油色譜指標(biāo)、電氣指標(biāo)和油化指標(biāo)，分別通過油色譜分析、電氣實驗和油化實驗得到?；谧C據(jù)推理進(jìn)行變壓器絕緣狀態(tài)架構(gòu)，將其分為三層：即目標(biāo)層，因素層，和指標(biāo)層。如圖3.1所示。圖 3.1 變壓器絕緣狀態(tài)評估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本節(jié)將變壓器絕緣狀態(tài)評估看成是一個多屬性決策問題（Multiple-attribute Decision-making），從油中溶解氣體分析、電氣試驗和油化試驗三個層面

8、來考慮，構(gòu)建基于模糊和證據(jù)推理的雙層變壓器絕緣評估模型。根據(jù)油浸式電力變壓器的絕緣老化機(jī)理，建立的絕緣狀態(tài)評估系統(tǒng)如圖3.4所示，分為三層結(jié)構(gòu)，分別是目標(biāo)層、因素層和指標(biāo)層。目標(biāo)層表示變壓器整體絕緣狀態(tài)的評估結(jié)果；目標(biāo)層的分支叫因素層，因素層表示了反映變壓器絕緣狀態(tài)的三個主要方面，可表示為；因素層的下一分支叫指標(biāo)層，表示每一因素又可以被分為若干指標(biāo)組成，例如 ，表示油色譜分析因素由五個狀態(tài)指標(biāo)組成。定義表征變壓器絕緣狀態(tài)的評估等級如下(3.1)本文取n=5，即將絕緣狀態(tài)分為五個等級，優(yōu)秀、良好、一般、劣化和損壞。對于圖3.1中的評估系統(tǒng)，可用如圖3.2所示的雙層評估模型來解析。其中，第一層為基

9、于模糊綜合的因素層評估，通過綜合各因素的狀態(tài)指標(biāo)獲??；第二層為基于證據(jù)推理決策的絕緣狀態(tài)整體評估，通過對第一層各因素的狀態(tài)進(jìn)行融合得到。假定目標(biāo)層由R個評估因素組成，如 ，每一因素可被定義為若干評估指標(biāo)的集合，如 ，這里 表示第 r個因素的第個m評估指標(biāo)，M 為第r個因素包含的評估指標(biāo)個數(shù)。圖3.2 變壓器絕緣狀態(tài)評估模型32 模糊評估模型先引入指標(biāo)的相對劣化度，對狀態(tài)指標(biāo)進(jìn)行歸一化。假定 Xrm0表示指標(biāo) erm狀態(tài)參數(shù)的初值，Xrma表示該指標(biāo)狀態(tài)參數(shù)的注意值，Xrm是該指標(biāo)狀態(tài)參數(shù)實際量測值。若指標(biāo)參數(shù)的數(shù)值越小反映指標(biāo)狀態(tài)越好，如乙炔含量，繞組介損失等，按式(3.2)進(jìn)行計算。(3.2

10、)若指標(biāo)參數(shù)的數(shù)值越大反映指標(biāo)狀態(tài)越好，如繞組吸收比，油擊穿電壓等，按式(3.3)進(jìn)行計算(3.3)考慮到相鄰狀態(tài)等級邊界的模糊性，假定某一因素第m個指標(biāo)的第n個狀態(tài)所屬的模糊區(qū)間為，其中（m=1，2，M，n=1，2，N-1），和分別為狀態(tài)模糊區(qū)間的下界和上界。根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，一般地，指標(biāo)不同狀態(tài)等級的信息可用隸屬度函數(shù)來描述，如三角形隸屬函數(shù)、梯形隸屬函數(shù)等?？紤]到三角形隸屬度函數(shù)在模擬狀態(tài)等級間的模糊性時比較粗略，而梯形隸屬函數(shù)分布容易造成狀態(tài)信息的丟失，因此通過大量實例驗證，本節(jié)采用半梯形與半嶺形相結(jié)合的隸屬函數(shù)來描述評估指標(biāo)。隸屬函數(shù)定義為(3.4)由定義可知，隸屬函數(shù)的分布圖像如圖

11、3.3所示。其中。圖3.3 隸屬度函數(shù)的分布函數(shù)則根據(jù)模糊綜合模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為(3.5)其中(3.6)其中，Mr(H)是因素 fr的模糊綜合評估結(jié)果，用來表示證據(jù)推理決策模型中第 r 個因素的一個原始基本可信度分配。Pr(H)表示因素 fr所屬評估等級的隸屬度，用公式(3.22)、(3.23)進(jìn)行計算。wrm表示指標(biāo) erm的權(quán)重值。采用基于多專家群組決策的改進(jìn) AHP 法來確定變壓器各因素和指標(biāo)的權(quán)重4，如表3.1所示。表 3.1 評估指標(biāo)的權(quán)重因素權(quán)重該因素下指標(biāo)權(quán)重油色譜分析0.3974 0.3581, 0.1154, 0.2362, 0.1749, 0.1154電氣試驗0.36650

12、.2305, 0.1402, 0.1402, 0.3041, 0.1850油化實驗0.23610.1964, 0.1964, 0.1710, 0.43623.3 證據(jù)推理融合評估模型由3.2中分析可知，因素曾之間互相獨立，是三個相互獨立的證據(jù)，因此可以應(yīng)用第2章中的證據(jù)融合方法，即公式2.3。在進(jìn)行融合之前，考慮到不同因素的相對重要性的不同，引入置信度系數(shù)r(r=1,2,，R)來修正證據(jù)合成前的概率分布。公式3.7即為修訂公式。(3.7)公式(3.7)中，為修訂后的基本概率分布，是不確定證據(jù)的概率信度分配。是置信度系數(shù)，由因素的權(quán)重值決定，可以由公式(3.8)確定。假設(shè)因素的權(quán)重分別為，取的最

13、大最，則有(3.8)其中成為優(yōu)先置信度系數(shù)。然后，進(jìn)行證據(jù)融合，先對f1和f2 進(jìn)行融合，表3.2為具體的運算規(guī)則。表3.2證據(jù)推理運算規(guī)則表假設(shè)存在兩個基本概率分配和(r=1,2,，R)，分別表示對因素fr評估等級的第 n 級和 n+1 級概率分配，且有。先對和進(jìn)行融合，由公式2.3可得：(3.9)(3.10)合成因素，可以得到下面的遞推公式(3.11) (3.12)由遞推公式最后可得出全部融合后的概率即，。最后進(jìn)行決策，這里采用的決策規(guī)則是依據(jù)決策基元的信度函數(shù)值，即采用最大基本概率分配函數(shù)規(guī)則進(jìn)行評估目標(biāo)判定(3.13)其中是(n=1，2，N)中的最大值；是(n=1，2，N)中的次大值；

14、， 是根據(jù)專家經(jīng)驗和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)先設(shè)定的閾值。若滿足公式(3.13)，判定結(jié)果就是。 判定結(jié)果的評估等級應(yīng)具有最大的基本概率賦值分配； 判定結(jié)果的基本概率賦值 與任何之差要大與設(shè)定好的閾值，這里取=0.1; 不確定性的基本概率賦值要小于某一設(shè)定的閾值越小，說明評估結(jié)果越準(zhǔn)確、可信，這里取=0.04； 不確定性的基本概率賦值要小于判定的結(jié)果的基本概率賦值。事實上，在目標(biāo)個數(shù)不多于25個的情況下，如果條件滿足，條件必然滿足。如果上述四條決策規(guī)則不能保證同時滿足，則評估結(jié)果判定失效。一方面可能是因為評估選定的證據(jù)不足或需要進(jìn)行更多的評估證據(jù)融合；另一方面可能需要重新定義識別框架與評估等級的集合。3.4

15、電力變壓器絕緣狀態(tài)評估的程序步驟模型的程序步驟整理如下： 確定證據(jù)推理決策評估模型的識別框架表征變壓器絕緣狀態(tài)所有可能假設(shè)的評估等級，可以被看作D-S 證據(jù)推理決策評估模型的一個識別框架。 選擇證據(jù)推理評估模型的獨立證據(jù)由圖 3.1 變壓器絕緣狀態(tài)的評估結(jié)構(gòu)，因素層的狀態(tài)指標(biāo)如油中溶解氣體分析、電氣試驗和油化試驗因素分別從三個不同的層面反映了變壓器的絕緣狀態(tài)，可以被看作三個獨立的證據(jù)源，滿足 D-S 證據(jù)理論的合成規(guī)則，即公式(2.3)。 根據(jù)模糊評估模型確定原始基本概率分配通過構(gòu)建模糊隸屬度函數(shù)來描述評估模型的指標(biāo)層指標(biāo)。根據(jù)公式(3.4)(3.6)得到指標(biāo)層的模糊綜合評估結(jié)果，從而確定證據(jù)

16、推理決策模型中的原始基本概率分配。 確定置信度系數(shù) 由于組成評估證據(jù)的重要性不同，在進(jìn)行證據(jù)融合前，需要確定各個因素的置信度系數(shù)，來修定原始基本概率分配。置信度系數(shù)計算根據(jù)公式(3.8)進(jìn)行。這里取優(yōu)先置信度系數(shù)K=0.9。 證據(jù)融合 根據(jù) D-S 證據(jù)合成算法公式(3.9)(3.12)，執(zhí)行證據(jù)合成計算。求得最后評估等級的綜合概率分配。 證據(jù)推理決策。根據(jù)證據(jù)推理決策準(zhǔn)則(3.13，確定評估等級的判定結(jié)果。證據(jù)推理決策。結(jié)論：研究了油浸式電力變壓器的狀態(tài)評估技術(shù)，提出了基于集對分析理論的電力變壓器狀態(tài)評估方法以及基于模糊和證據(jù)推理融合的變壓器絕緣狀態(tài)評估模型，主要得到如下結(jié)論： 依據(jù)電力變壓器狀態(tài)評估指標(biāo)體系建立原則，主要選取了油色譜分析、電氣試驗、附件運行情況及運檢記錄項目指標(biāo)，建立了反映電力變壓器運行狀態(tài)的定量、定性指標(biāo)體系。 將電力變壓器絕緣狀態(tài)評估看成是一個多屬性決策問題，主要從油中溶解氣體分析、電氣試驗和油化試驗三個層面來評估變壓器的絕緣狀態(tài)，建立了包括因素層評估和整體評估的變壓器絕緣狀態(tài)雙層評估模型。本章構(gòu)