基于监测数据的变压器状态专家诊断方法技术

本发明专利技术提供了一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，包括以下步骤：步骤一，建立专家系统知识库，专家系统知识库是专家系统的核心，完整的专家系统知识库的建设过程包括知识表达、知识获取、知识存储、知识一致性检查和数据库设计；步骤二，建立专家评分规则；步骤三，诊断推理，诊断推理采用正向推理；步骤四，得出诊断结果。本发明专利技术基于专家系统理论知识建立的变压器状态综合诊断系统，根据专家知识能和对变压器实时监测数据进行快速、准确的状态诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种诊断方法，具体地，涉及一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法。
技术介绍
随着我国经济的快速发展，对电力的需求与日俱增，2011-2020年，我国全社会用电量将保持3.3-4％以上的增速，全社会用电量达到6.7-7万亿千瓦时，这对电力设备的可靠性、安全性和稳定性提出了更高的要求，电力设备的故障诊断和设备寿命预测也越来越重要。1990年9月，我国广东发生特大停电事故，220KV线路短路故障造成7个发电厂解裂，13条220KV线路跳闸，11个220KV变电站停电，广州市区2/3负荷，佛山1/2负荷及韶关、清远、肇庆全部负荷中断供电。2003年8月15日，美国纽约、底特律、克利夫兰以及加拿大的多伦多、渥太华等大城市发生大面积断电，5000万人生活受到影响，造成上百亿美元的经济损失。由上可知，保障电力系统的安全运行具有十分重要的意义。虽然电力设备功能不断完善，安全性、稳定性得到极大提高，但是电力设备的正常运行受众多因素的影响，包括电磁振动，机械磨损，化学作用，大气腐蚀，电腐蚀等，所以电力设备在长期运行过程中，故障不可绝对避免，因而必须定期或不定期地对电力设备进行检测，以确保电力系统的正常运行。而变压器是整个电力系统中最为关键的部分，其正常与否直接关系到整个系统的运行。状态检修(CBM:ConditionBasedMaintenance)是指以设备的运行状态来绝对检修模式，该理论最早由美国杜邦公司于1970年提出，目前已经广泛运用于美国的电力系统，上世纪80年代，日本和欧洲电力系统也相继引入该理论，开发了相应的状态检修系统。同期，我国学者机构开始对该理论进行研究，国电公司也提出了“要加快推进电力设备状态检修工作”的指示，状态检修理论也广泛运用于电力系统运维。状态检修最重要的是设备状态诊断，诊断方法是整个理论的核心。人工神经网络(ANN)是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。具有自适应学习和调整网络复杂程度的能力，将以往包含有故障数据的采样信息作为神经网络的输入，神经网络在自适应学习的过程中，建立了数据输入与故障原因之间的映射。优点是学习规则简单，便于计算机实现，缺点是学习时间长，某些情况下可能达不到学习目的。遗传算法(GA)是建立在达尔文的自然选择和Mendel遗传学说的基础上，通过模仿生物遗传和进化进程寻求复杂问题全局最优解的优化算法，能在诊断信息不完整的情况下给出多个可能的诊断结论，缺点是具有不稳定性，初始参数的设置依靠经验值。模糊诊断方法是通过某些故障的隶属度来求出各种故障原因的隶属度，以表征故障存在的倾向性缺点是需要大量现场实际运行数据，其准确度依赖于数据的准确度。专家系统是一种智能的计算机程序，借助源自于人类的专家知识，采取一定的搜索策略，并通过推理的手段去解决某一特定领域的相关问题。专家系统是一个广范围多经验高水平的知识系统，专家系统能够获取大量的领域内的专业知识以及处理问题的经验，而且还具有很强的可扩展性和可移植性，最所掌握的知识不断的进行更新和补充。专家系统的准确性依赖于专家提供的知识和经验。专家系统的推理方式一般有三种：基于规则推理；基于案例推理；基于模型推理；其中基于规则的推理模式是应用最为广泛的。变压器诊断的类似算法包括神经网络、遗传算法、模糊集理论等。这些方法的共同点是基于已有的知识来训练诊断规则，问题包括两个方面：一是诊断的结果依赖于已有知识的准确度和丰富程度；二是在训练诊断规则中可能出现学习时间长，得不到规则知识或诊断结果不稳定等情况。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，其基于专家系统理论知识建立的变压器状态综合诊断系统，根据专家知识能和对变压器实时监测数据进行快速、准确的状态诊断，一方面解决了以往人工查找大量规程文件来评定设备状态的复杂、繁琐方式；另一方面基于专家系统方法诊断结果准确可靠，规避了神经网络，遗传算法等其他方式带来的诊断结果的不确定性；再者，专家系统知识库可以动态维护，系统可扩展性强。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立专家系统知识库，专家系统知识库是专家系统的核心，完整的专家系统知识库的建设过程包括知识表达、知识获取、知识存储、知识一致性检查和数据库设计；步骤二，建立专家评分规则；步骤三，诊断推理，诊断推理采用正向推理；步骤四，得出诊断结果。优选地，所述步骤二建立两级权重评分规则体系：基本思想为系统对一次变压器状态检测中的每一检测项进行专家诊断推理，得到该检测项所属知识子库类型和该检测项表征的设备状态评分；然后分别对各检测项按所属知识子库进行权重求和，得到七个知识子库对应的七个评分值；此为第一级权重评分规则体系；系统得到七个知识库类型对应的评分后，根据各知识子库对变压器状态的影响权重，进行权重求和，得到变压器状态总评分，此为第二级权重评分规则体系。优选地，所述正向推理是指从已知的事实出发，在专家系统知识库中寻找当前可适用的知识的过程本专利技术利用正向推理，对每一检测项，在专家系统知识库中寻找可用的规则结论，如结论存在，则推理结束；如果不存在，则根据最大隶属度的原则，在知识库中寻找隶属度最高、相似度最大的结论作为该项诊断结果。优选地，所述正向推理的过程如下：一、系统从事实链取出事实；二、在知识库中寻找规则集合；三、诺找到匹配规则，直接适用规则，推理结束；四、诺没有找到批配规则，则计算规则隶属度；五、选取最大隶属度作为本次推理结果；六、将推理结果作为规则，加入知识库。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术基于专家系统理论知识建立的变压器状态综合诊断系统，根据专家知识能和对变压器实时监测数据进行快速、准确的状态诊断，一方面解决了以往人工查找大量规程文件来评定设备状态的复杂、繁琐方式；另一方面基于专家系统方法诊断结果准确可靠，规避了神经网络，遗传算法等其他方式带来的诊断结果的不确定性；再者，专家系统知识库可以动态维护，系统可扩展性强。本专利技术为变电站的运维管理带来极大便利，减少了运维成本，提高了管理效率和水平。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术基于监测数据的变压器状态专家诊断方法的流程图。图2为本专利技术中节点分离法的原理的示意图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。本专利技术基于变压器运维的相关规程文件及专家系统知识库的基本理论建立变压器状态诊断知识库，然后调用相关诊断算法，对变压器各检测项指标进行诊断评分，最后根据各项权重对各指标项评分进行累积求和得到变压器综合评分，根据总分值确定变压器运行状态。如图1所示，本专利技术基于监测数据的变压器状态专家诊断方法包括以下步骤：步骤一，建立专家系统知识库，专家系统知识库是专家系统的核心，相当于领域专家的大脑，是进行专家诊断的基础，知识库的完善与否直接决定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立专家系统知识库，专家系统知识库是专家系统的核心，完整的专家系统知识库的建设过程包括知识表达、知识获取、知识存储、知识一致性检查和数据库设计；步骤二，建立专家评分规则；步骤三，诊断推理，诊断推理采用正向推理；步骤四，得出诊断结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立专家系统知识库，专家系统知识库是专家系统的核心，完整的专家系统知识库的建设过程包括知识表达、知识获取、知识存储、知识一致性检查和数据库设计；步骤二，建立专家评分规则；步骤三，诊断推理，诊断推理采用正向推理；步骤四，得出诊断结果。2.根据权利要求1所述的基于监测数据的变压器状态专家诊断方法，其特征在于，所述步骤二建立两级权重评分规则体系：基本思想为系统对一次变压器状态检测中的每一检测项进行专家诊断推理，得到该检测项所属知识子库类型和该检测项表征的设备状态评分；然后分别对各检测项按所属知识子库进行权重求和，得到七个知识子库对应的七个评分值；此为第一级权重评分规则体系；系统得到七个知识库类型对应的评分后，根据各知识子库对变压器状态的影响...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄成军，郭灿新，欧阳三元，宋方，张克勤，
申请(专利权)人：上海局放软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31