【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变压器评估，具体涉及一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法及系统。
技术介绍
1、变压器是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯，变压器是变换交流电压、交变电流和阻抗的器件，当初级线圈中通有交流电流时，铁芯中便产生交流磁通，使次级线圈中感应出电压(或电流)。变压器一旦发生故障不仅不利于人们日常便利生活，甚至对人身安全造成威胁。
2、目前，电力系统中用来检测变压器故障的方法较为单一，基本是通过人工巡视，费时费力，特别遇到雨雪天等恶劣天气，人工巡视不能及时、准确地判断故障的产生，往往是在故障发生后，再前往现场进行诊断，故障识别的及时率低，且这种诊断往往依赖于人工经验。或者，通过基于统计、聚类、神经网络分类模型等方法检测变压器故障，但是，基于统计的方法在高维数据上的应用效果不够理想，因实际数据分布规律无法预估，难以用单一的分布模型来刻画。基于聚类方法检测离群点时难以确定初始簇个数，检测效果不够理想，时间复杂度较高。基于分类的方法对训练集的数据质量要求较高。并且，现有的变压器健康状态评估比较单一，给定的评估指标或者权重分配受人为干扰因素的影响，容易产生误检、漏检等情况，造成变压器状态评估不合理、工程应用不佳等问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述全部或至少一部分问题的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法及系统。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估
3、按照预设周期采集表征所述变压器的健康状态的特征量，其中，所述特征量包括以下多者中的至少一者：温度、电压、电流、压力、噪音、位移、油位以及油糠醛浓度；
4、根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值，通过层次分析法计算出所述健康指数评价值的优先关系矩阵；
5、选取所述优先关系矩阵作为模糊逻辑推理的输入量，设计隶属度函数以及模糊规则，根据模糊规则对输入量进行模糊推理得到所述变压器的状态模糊结果，对所述状态模糊结果进行反模糊化处理，选取隶属度最大的模糊集作为所述变压器的健康度评估结果。
6、更进一步地，所述温度包括所述变压器的内绕组温度、铁芯温度以及油温。
7、更进一步地，所述根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值的具体公式为：
8、；
9、其中，为健康指数评价值，为第i个特征量，为的权重，m为特征量的数量，(1,2,...,m)，e为常数，e=2.718。
10、更进一步地，所述优先关系矩阵的构建方式为：
11、；
12、其中，为第i个指标与第j个指标的标度，(1,2,...,m)。
13、更进一步地，所述权重的计算公式为：
14、；
15、其中，，表示为中间计算值，为的权重，m为特征量的数量，为第i个指标与第j个指标的标度。
16、更进一步地，所述隶属度函数包括三角形隶属度函数和四边形隶属度函数，所述健康度评估结果包括安全、危险以及严重。
17、更进一步地，所述模糊规则具体为：
18、在进行健康度评估时，每个特征量对应一个模糊逻辑推理规则；
19、每个糊逻辑推理规则构造的依据具体为：较小的特征量对应的健康状态为安全，中等的特征量对应的健康状态为危险，较大的特征量对应的健康状态为严重。
20、更进一步地，所述隶属度函数的初始表达式为：
21、；
22、其中，为常数，<mi>e∈[0,1]</mi>，其控制隶属函数的幅值，t为隶属函数的取值范围，b为平移量。
23、更进一步地，所述对所述状态模糊结果进行反模糊化处理进一步包括：
24、利用重心法对所述状态模糊结果进行反模糊化处理，所述重心法的具体公式为：
25、；
26、；
27、其中，为重心的x坐标，为重心的y坐标，为第i个模糊规则的x坐标，为第i个模糊规则的y坐标，为模糊化输入的三角形隶属度函数或四边形隶属度函数。
28、根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估系统，包括：
29、采集模块，用于按照预设周期采集表征所述变压器的健康状态的特征量，其中，所述特征量包括以下多者中的至少一者：温度、电压、电流、压力、噪音、位移、油位以及油糠醛浓度；
30、处理模块，用于根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值，通过层次分析法计算出所述健康指数评价值的优先关系矩阵；
31、评估模块，用于选取所述优先关系矩阵作为模糊逻辑推理的输入量，设计隶属度函数以及模糊规则，根据模糊规则对输入量进行模糊推理得到所述变压器的状态模糊结果，对所述状态模糊结果进行反模糊化处理，选取隶属度最大的模糊集作为所述变压器的健康度评估结果。
32、根据本专利技术提供的方案，按照预设周期采集表征所述变压器的健康状态的特征量，其中，所述特征量包括以下多者中的至少一者：温度、电压、电流、压力、噪音、位移、油位以及油糠醛浓度；根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值，通过层次分析法计算出所述健康指数评价值的优先关系矩阵；选取所述优先关系矩阵作为模糊逻辑推理的输入量，设计隶属度函数以及模糊规则，根据模糊规则对输入量进行模糊推理得到所述变压器的状态模糊结果，对所述状态模糊结果进行反模糊化处理，选取隶属度最大的模糊集作为所述变压器的健康度评估结果。本专利技术通过模糊逻辑方法评估变压器的健康度，使用模糊集和模糊系统处理一些不确定性特征量，进一步提高了评估结果的准确率。
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1.一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述温度包括所述变压器的内绕组温度、铁芯温度以及油温。
3.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值的具体公式为：
4.根据权利要求3所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述优先关系矩阵的构建方式为：
5.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述权重的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述隶属度函数包括三角形隶属度函数和四边形隶属度函数，所述健康度评估结果包括安全、危险以及严重。
7.根据权利要求6所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述模糊规则具体为：
8.根据权利要求7所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述隶属度函数的初始表达式为
9.根据权利要求8所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述对所述状态模糊结果进行反模糊化处理进一步包括：
10.一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估系统，该系统基于如权利要求1-9任一项所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述温度包括所述变压器的内绕组温度、铁芯温度以及油温。
3.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述根据所述特征量构建所述变压器在不同周期对应的健康指数评价值的具体公式为：
4.根据权利要求3所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述优先关系矩阵的构建方式为：
5.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的变压器健康度评估方法，其特征在于，所述权重的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫，刘玉普，赵飞，唐连镇，陈凯，张超，郭飞飞，张建业，姚雀，刘鹏，王新宇，郑含博，袁福强，付常江，
申请(专利权)人：山东和兑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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