一種基于混合模型的變壓器維修決策方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及變壓器故障在線監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于混合模型的變壓器維修決策方法，本發(fā)明采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PHM比例失效模型的混合建模法，既充分發(fā)揮了比例失效模型相對于傳統(tǒng)檢修方式所不具備的“按需維修”的優(yōu)點(diǎn)，又充分利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與平均影響值（MIV）法對特征量的篩選功能，進(jìn)一步提高了比例失效模型（PHM）維修決策方案的精確性和可靠性。
【專利說明】一種基于混合模型的變壓器維修決策方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及變壓器故障在線監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于混合模型的變壓器維修決策方法。
【背景技術(shù)】
[0002]電力變壓器是電力系統(tǒng)的核心設(shè)備，其運(yùn)行狀況關(guān)系到千家萬戶，變壓器的最佳經(jīng)濟(jì)效益越來越依賴于對其自身的老化狀況監(jiān)測、壽命評估和壽命延長技術(shù)。
[0003]長期以來，電力行業(yè)一直沿用絕緣預(yù)防性試驗和定期維修的維修制度，這種檢修模式在多年的實踐中有效減少了設(shè)備的突發(fā)事故，然而隨著電網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的急劇增加，其缺點(diǎn)也日益凸現(xiàn)，主要表現(xiàn)在:
①檢修工作“一刀切"，使得該修的設(shè)備維修不足，不該修的盲目維修，不但造成人力、物力和財力的大量浪費(fèi)，過度維修過程中對設(shè)備進(jìn)行的頻繁拆卸，還增加了引起變壓器新隱患的概率。②維修后進(jìn)行的耐壓等試驗也會對變壓器造成不可逆損傷，使其總體壽命下降。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種可靠、便捷、易實施的基于混合模型的變壓器維修決策方法。
[0005]為解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:` 一種基于混合模型的變壓器維修決策方法，其包括以下步驟:
(1)對變壓器及歷史壽命下的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，建立歷史數(shù)據(jù)樣本集P；
(2)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用聚類方法和最小二乘(LMS)梯度訓(xùn)練法，對變壓器歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真訓(xùn)練，訓(xùn)練出仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
(3)基于步驟(2)所述的仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用平均影響值(MIV)法，對步驟(1)歷史數(shù)據(jù)樣本集P中的特征變量進(jìn)行篩選，篩選出對變壓器故障平均影響值在0.5以上的的特征變量；
(4)基于步驟(3)篩選出的特征變量，并結(jié)合歷史狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用牛頓-拉夫遜(Newton- Raphson)迭代算法計算出威布爾(Weibull)模型的參數(shù),得到失效率函數(shù)h (t)的具體表達(dá)式；
(5)建立威布爾模型并計算出其中的參數(shù)，根據(jù)不同的維修需求制定不同的維修決策，并采用一定時間任務(wù)可用度最大作為決策策略，應(yīng)用數(shù)值計算方法，得出故障率閾值Y;
(6)得出失效率函數(shù)h(t)的具體表達(dá)式和故障率閾值Y后，計算出獲取維修決策曲線的具體表達(dá)式/(?)，建立完整的比例失效模型；
(7)根據(jù)比例失效模型獲得變壓器維修決策曲線圖；
(8)利用建立的維修決策模型即維修決策曲線圖，分析得到變壓器的維修決策方案。
[0006]進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法中，步驟(2)的仿真訓(xùn)練包含如下步驟:
①初始化:選擇h個不同的初始聚類中心，并令k=l;初始聚類中心的選取方法很多，可以從樣本輸入中隨機(jī)選取或者選擇前h個樣本輸入，需保證h個初始數(shù)據(jù)中心取不同值；
②計算所有樣本輸入X/與聚類中心的距離||Xj- Ci (k) ||, 1=1, 2，...，h,J=1, 2，...，N ;
③對樣本輸入Xy按最小距離原則對其進(jìn)行分類APii(Xy)=IIiinIlXy-Ci (k) I I,i=l, 2,...，h時，X 即被歸化為第i類，將個輸入分為力類；
④按公式(a)重新計算各類的新的聚類中心:
【權(quán)利要求】
1.一種基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于其包括以下步驟:(1)對變壓器歷史壽命下的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，建立歷史數(shù)據(jù)樣本集P； (2)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用聚類方法和最小二乘梯度訓(xùn)練法，對變壓器歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真訓(xùn)練，訓(xùn)練出仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)基于步驟(2)所述的仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用平均影響值法，對步驟(1)歷史數(shù)據(jù)樣本集P中的特征變量進(jìn)行篩選，篩選出對變壓器故障平均影響值在0.5以上的的特征變量； (4)基于步驟(3)篩選出的特征變量，并結(jié)合歷史狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用牛頓-拉夫遜迭代算法計算出威布爾模型的參數(shù)，得到失效率函數(shù)h(t)的具體表達(dá)式；(5)建立威布爾模型并計算出其中的參數(shù)，根據(jù)不同的維修需求制定不同的維修決策，并采用一定時間任務(wù)可用度最大作為決策策略，應(yīng)用數(shù)值計算方法，得出故障率閾值Y; (6)得出失效率函數(shù)h(t)的具體表達(dá)式和故障率閾值Y后，計算出獲取維修決策曲線的具體表達(dá)式/(?)，建立完整的比例失效模型； (7)根據(jù)比例失效模型獲得變壓器維修決策曲線圖； (8)利用建立的維修決策模型即維修決策曲線圖，分析得到變壓器的維修決策方案。
2.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(2)所述的仿真訓(xùn)練包含如下步驟: ①初始化:選擇h個不同的初始聚類中心，并令k=l;初始聚類中心的選取方法很多，可以從樣本輸入中隨機(jī)選取或者選擇前h個樣本輸入，需保證h個初始數(shù)據(jù)中心取不同值； ②計算所有樣本輸入X/與聚類中心的距離IlX/- Ci (k) II, 1=1, 2，...，h,J=I, 2，...，N ; ③對樣本輸入Xy按最小距離原則對其進(jìn)行分類APii(Xy)=IIiinIlXy-Ci (k) I I,i=l, 2,...，h時，X 即被歸化為第i類，將個輸入分為力類； ④按公式(a)重新計算各類的新的聚類中心:
3.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(3)的特征變量篩選步驟如下: ①當(dāng)步驟(2)的訓(xùn)練終止后，從歸一化處理后的歷史數(shù)據(jù)樣本集P中選取一個樣本，對這一樣本中的某一自變量特征在其原值的基礎(chǔ)上分別+/-10%構(gòu)成新的兩個訓(xùn)練樣本P1和P2; ②將P1和P2分別作為仿真樣本利用已建成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，得到兩個仿真結(jié)果A1和A2,求出A1和A2的差值，即為變動該自變量后對輸出產(chǎn)生的影響變化值； ③最后將影響變化值按觀測例數(shù)平均得出該自變量對于應(yīng)變量一即網(wǎng)絡(luò)輸出的平均影響值； ④按照步驟①~③依次算出各個自變量的平均影響值，根據(jù)平均影響值絕對值的大小為各自變量排序，得到各自變量對網(wǎng)絡(luò)輸出影響的相對重要性的位次表，從而判斷出輸入特征對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的影響程度，選取MIV值大于0.5的特征變量，即實現(xiàn)了特征變量篩選。
4.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(4)的具體操作步驟為: ①采用公式(d)計算比例失效模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式；
5.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(5)的計算方法為: 以最大可用度為依據(jù)建立變壓器維修決策模型，可用度為設(shè)備在任一隨機(jī)時刻按規(guī)定的條件處于正常工作或者可使用狀態(tài)的程度；設(shè)備在一段時間內(nèi)正常工作時間所占的百分比來表示它的可用度，即公式(h):
6.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(6)的具體操作方法為: 求出故障率閾值后，當(dāng)任意時刻求出的變壓器的故障率A (? )大于等于這一閾值則應(yīng)該立即進(jìn)行維修，即維修原則為公式(j):

7.如權(quán)利要求1所述的基于混合模型的變壓器維修決策方法，其特征在于步驟(8)的具體操作方法為: 變壓器在運(yùn)行過程中，在某一個監(jiān)測時刻得出此時刻的監(jiān)測量(i )，z2 (t )，...，zp(t )，根據(jù)步驟(4)的參數(shù)計算結(jié)果，定義z (? )為一個預(yù)后指數(shù)(? ) = yZl{t ) +yz2{t ) +...z p{t )可在圖中描出點(diǎn){t , z {t ));如果此點(diǎn)處于曲線上方則應(yīng)立即采取維修措施，如果處在曲線下方則正常運(yùn)行，如果落在曲線上或臨界處，則應(yīng)該密切觀察各項性能指標(biāo)，根據(jù)實際情況采取必要措施或者在下一監(jiān)測時刻進(jìn)行維修。
【文檔編號】G06F17/50GK103810328SQ201410019748
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年1月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月16日
【發(fā)明者】劉宏亮, 王永強(qiáng), 岳國良, 潘瑾, 梁斌 申請人:國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院, 河北省電力建設(shè)調(diào)整試驗所