【摘要】：智能電網(wǎng)的發(fā)展對(duì)配電變壓器的智能化與可靠性提出了更高要求。對(duì)配電變壓器進(jìn)行有效的狀態(tài)評(píng)估與健康管理對(duì)于建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng),保障電力系統(tǒng)的安全平穩(wěn)運(yùn)行具有重要意義。目前配電變壓器健康管理領(lǐng)域的研究成果較分散,尚未集成體系化,且各層面的研究還不盡完善,有待改進(jìn)。通過(guò)對(duì)配電變壓器數(shù)據(jù)感知與智能維護(hù)決策關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究,旨在形成集成化的配電變壓器智能健康管理技術(shù)體系,提高變壓器健康評(píng)估與智能維護(hù)的有效性和準(zhǔn)確度,為配電變壓器的健康管理提供較為完整的技術(shù)理論支撐與實(shí)施過(guò)程指導(dǎo)。數(shù)據(jù)感知是指對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行有效采集,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境,并通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析感知,提取當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)信息,完成對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)的診斷分析。根據(jù)配電變壓器智能健康管理技術(shù)體系需求,配電變壓器數(shù)據(jù)感知與智能維護(hù)決策關(guān)鍵技術(shù)主要包括配電變壓器智能數(shù)據(jù)采集、信息特征提取、健康狀態(tài)評(píng)估以及智能維護(hù)決策四方面內(nèi)容。針對(duì)現(xiàn)有固定、無(wú)差別數(shù)據(jù)采集策略易產(chǎn)生大量冗余數(shù)據(jù)且采集效率較低等問(wèn)題,提出配電變壓器智能感知數(shù)據(jù)采集方法。根據(jù)各類數(shù)據(jù)對(duì)配電變壓器狀態(tài)評(píng)估的重要性以及對(duì)數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性要求,采用四象限圖結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)方法判別數(shù)據(jù)采集優(yōu)先級(jí),并對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)采集策略。針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,提出一種自適應(yīng)感知采集策略。根據(jù)設(shè)備狀態(tài)突變對(duì)數(shù)據(jù)變化程度影響,基于數(shù)據(jù)波動(dòng)程度制定采集間隔應(yīng)激式調(diào)整方案。根據(jù)采集間隔與數(shù)據(jù)變化量的動(dòng)態(tài)比例關(guān)系調(diào)整采集間隔變化尺度,實(shí)現(xiàn)高精度的數(shù)據(jù)采樣間隔自適應(yīng)調(diào)整。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法可在保證采集質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)采集量,提高運(yùn)算效率,在數(shù)據(jù)源保障并提高配電變壓器健康狀態(tài)評(píng)估的可靠性。針對(duì)配電變壓器運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的有效特征提取,提出了基于經(jīng)驗(yàn)小波變換(Empirical Wavelet Transform,EWT)與多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)的數(shù)據(jù)特征提取方法。采用經(jīng)驗(yàn)小波變換將配電變壓器運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)自適應(yīng)分解為經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù)分量。對(duì)各分量進(jìn)行Hilbert變換,提取信號(hào)不同頻率特征信息,建立信號(hào)時(shí)頻表示。計(jì)算各經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù)分量與原信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù),通過(guò)閾值設(shè)定選取與原信號(hào)相關(guān)度較高的有效分量,并計(jì)算其多尺度熵,組合構(gòu)造原始信號(hào)特征向量,以表征信號(hào)特征所體現(xiàn)出的配電變壓器運(yùn)行狀態(tài)信息。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)配電變壓器運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取,為配電變壓器健康狀態(tài)評(píng)估提供高價(jià)值密度信息。針對(duì)當(dāng)前配電變壓器性能退化建模研究匱乏、健康狀態(tài)評(píng)估較少考慮機(jī)械故障影響,且評(píng)估方法較片面等問(wèn)題,提出多元指標(biāo)下基于EWT-MSE與k-medoids的配電變壓器性能退化評(píng)估方法,以及綜合在線性能評(píng)估與離線狀態(tài)評(píng)估的配電變壓器剩余良性運(yùn)行時(shí)間預(yù)測(cè)方法。以能夠反映配電變壓器機(jī)械性能的振動(dòng)信號(hào)和能夠反映其化學(xué)、電氣故障的油中溶解氣體等在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為參考指標(biāo),采用EWT-MSE方法對(duì)配電變壓器不同運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,以此為基礎(chǔ),利用k-medoids聚類建立變壓器性能退化評(píng)估模型。通過(guò)層次分析法對(duì)不同指標(biāo)下的變壓器健康置信度加權(quán)運(yùn)算,得到最終配電變壓器性能退化在線評(píng)估結(jié)果。綜合變壓器役齡、試驗(yàn)信息與故障缺陷信息等歷史數(shù)據(jù),基于健康指數(shù)計(jì)算公式實(shí)現(xiàn)配電變壓器離線健康狀態(tài)評(píng)估。綜合在線評(píng)估健康置信度與離線評(píng)估健康指數(shù),進(jìn)行配電變壓器剩余良性運(yùn)行時(shí)間計(jì)算。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了此方法在配電變壓器性能評(píng)估與剩余良性運(yùn)行時(shí)間預(yù)測(cè)中的有效性和準(zhǔn)確度。為后續(xù)配電變壓器智能維護(hù)決策提供理論依據(jù)。針對(duì)配電變壓器維護(hù)檢修周期決策研究較匱乏的現(xiàn)象,為解決現(xiàn)有維護(hù)檢修中過(guò)維護(hù)造成的資源浪費(fèi)與欠維護(hù)導(dǎo)致的設(shè)備故障等問(wèn)題,提出基于故障率模型的配電變壓器維護(hù)周期決策優(yōu)化方法。利用Levenberg-Marquardt(L-M)參數(shù)估計(jì)方法建立基于Weibull分布的配電變壓器基本故障率模型,根據(jù)檢修記錄與性能退化評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行修正,以可靠度函數(shù)作為閾值約束條件進(jìn)行配電變壓器維護(hù)周期計(jì)算。仿真試驗(yàn)表明,與現(xiàn)有計(jì)劃性維護(hù)和狀態(tài)檢修相比,該方法可有效提高正常工作狀態(tài)但性能有所退化的配電變壓器的維護(hù)周期準(zhǔn)確度,從而避免過(guò)維護(hù)或欠維護(hù)問(wèn)題發(fā)生。為在一定程度上實(shí)現(xiàn)配電變壓器的智能自維護(hù),提出配電變壓器智能維護(hù)信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical System,CPS)模型框架。分別建立變壓器物理系統(tǒng)模型與信息系統(tǒng)模型,通過(guò)信息量對(duì)物理系統(tǒng)的造訪與反饋控制,實(shí)現(xiàn)配電變壓器自維護(hù)。以實(shí)現(xiàn)配電變壓器輸出穩(wěn)壓調(diào)節(jié)為目的的智能維護(hù)CPS模型為仿真算例,驗(yàn)證了 CPS技術(shù)在配電變壓器智能自維護(hù)應(yīng)用中的可行性與有效性。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM421
【圖文】：

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圖３－４配電變壓器正常運(yùn)行狀態(tài)仿真模型逡逑Ｆｉｇ．３－４邋Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ｏｆ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ邋ｎｏｒｍａｌ邋ｏｐｅｒａｔｉｏｎ邋ｓｔａｔｅ逡逑選擇配電變壓器輸出電壓作為性能監(jiān)測(cè)指標(biāo)。０－０．５Ｓ的輸出電壓波形如圖３－５逡逑所示。顯而易見(jiàn)，由于１／６０－５／６０Ｓ之間斷路器處于斷開(kāi)狀態(tài)，因此在Ｏ－Ｏ．ｌｓ內(nèi)存逡逑在一段幅值為0的數(shù)據(jù)波形，此后配電變壓器正常運(yùn)行，輸出電壓變化規(guī)律基本逡逑相同。選取0－0．ｌｓ電壓幅值變化特征明顯的一段運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行平滑曲逡逑線逼近，得到圖３－６所示波形數(shù)據(jù)，作為本文仿真實(shí)驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)。逡逑—Ｍ逡逑通趣~栧義賢跡常靛澹埃埃擔(dān)優(yōu)淶綾溲蠱魘涑齙繆共ㄐ問(wèn)蒎義希疲椋紓常靛澹模椋螅簦潁椋猓酰簦椋錚鑠澹簦潁幔睿螅媯錚潁恚澹蟈澹錚酰簦穡酰翦澹觶錚歟簦幔紓邋澹鰨幔觶澹媯錚潁礤澹椋鑠澹埃埃擔(dān)簀義希矗跺義

本文編號(hào)：2766845