[发明专利]基于多维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法及系统，包括以下步骤：建立包括局放、相对介质、相对电容、氢气含量、油温、油压六个维度的评估指标体系，在通过对评估参量归一化处理，建立基于灰色关联度和灰熵理论的多维度关联性数据分析模型得到各个评估参量的影响因子，再计算评估参量的复合影响因子大小从而对少油设备的状态进行评估。本发明的评估结果具有较高的准确性与可靠性。

技术领域

本发明属于电力设备状态评估技术领域，涉及少油设备状态的评估，特别涉及一种基于多 维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法及系统。

背景技术

统计分析表明，电网事故50％以上是由输变电设备故障造成的，设备问题居故障原因第一 位。其中，高压套管、电流互感器等典型的油纸绝缘型少油设备对电网稳定运行影响最为突出。 高压套管是电力变压器不可或缺的外部连接组件，不仅起着将绕组引线引出变压器的功能，也 承担着支撑与固定引线的作用。少油设备对电网安全运行至关重要，近年来，因变压器套管、 电流互感器等故障引起的电网事故时有发生。随着电压等级的升高，少油设备故障的波及范围 越来越大，危害也愈发严重。变压器套管的故障或损坏不仅会造成变压器停电，而且往往会引 起套管爆炸，造成变压器损毁甚至酿成火灾，进一步扩大事故范围。因此，开展少油设备状态 在线监测迫在眉睫。

目前，少油设备状态传统检测方法存在以下问题：评估参考单一，无法有力支撑评估结果； 多评估参量之间缺少关联性分析，将其考虑为各个独立影响因素，本质上其存在相互影响因素。

综上，亟需一种新的基于维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法及系统， 以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明中，基于多维度关联性数据分析的少油设备状 态评估更加简单易行，评估精确度更高，可实现更加可靠的状态检测系统。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种基于多维度关联性数据分析的少油设备状态评估方法，包括以下步骤：

步骤1，采集获取待评估少油设备评估参量对应的数据值；其中，所述评估参量包括：局 放、相对介质、相对电容、氢气含量、油温和油压；

步骤2，通过标准化方程将步骤1获得的数据值进行归一化处理，获得归一化后的数据；

步骤3，将步骤2获得的归一化后的数据进行灰色关联度分析，并采用灰熵理论进行评估， 获得各评估参量权重值；其中，获得的评估参量权重值用于评价不同评估参量对健康度影响的 重要程度；对评估参量进行影响因子计算，得到设备运行状况局放影响因子W₁、相对介质影 响因子W₂、相对电容影响因子W₃、氢气含量影响因子W₄、油温影响因子W₅、油压影响因 子W₆；

步骤4，根据步骤3获得的各评估参量影响因子及其相应的预设阈值，得到评估参量的复 合影响因子，根据复合影响因子完成少油设备状态评估。

本发明的进一步改进在于，步骤2中，所述的标准化方程表示为：

式中，μ为是数据的均值，σ为标准差。

本发明的进一步改进在于，步骤3中，灰色关联度分析具体包括以下步骤：

少油设备存在六个评估参量，对应有理想行为序列：

X₀＝{x₀(i)}|_1×6，i＝1，2，3，4，5，6；

式中，x₀(i)表示第i个评估参量的理想值；