基于故障樹的電力變壓器故障分析

引言

電力變壓器是供配電系統(tǒng)的重要設備,電力變壓器故障是供配電系統(tǒng)故障的重要原因。電力變壓器故障主要來源有油溫高、油位異常、異響、接地、過電壓等。故障的發(fā)生充滿了不確定性,常發(fā)生多種故障綜合出現(xiàn)的情況,這給電力變壓器的故障診斷增添了難度。專家系統(tǒng)可以將電力變壓器故障演變機理的相關理論知識及現(xiàn)場工程技術人員的實踐經驗集成起來,用于電力變壓器的故障分析。本文引入故障樹分析法,結合模糊神經網絡方法及專家系統(tǒng),構建了基于故障樹的電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng)。

1電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng)結構

如圖1所示,電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng),通過HM1接收現(xiàn)場運行人員輸入故障現(xiàn)象及故障處理記錄,工程技術人員將從文獻中整理的電力變壓器故障及處理方法以及請教運維專家及專業(yè)制造廠家得到的專家經驗及故障處理方法錄入。錄入信息通過推理機運算、自學習機制學習,將得到的知識結果存儲于知識庫中,同時將形成的新規(guī)則表達為故障樹所對應的樹干。推理機利用規(guī)則庫中的規(guī)則及錄入的實際信息推出電力變壓器可能的故障,并通過解釋器解釋后,輸出故障信息及報警信號。

2電力變壓器的故障樹

故障樹模型是一種定性描述電力變壓器故障關系的因果模型,它描述了故障傳播的層次之間的因果關系,通過尋找最小割集的方式尋找可能的故障源,每一個最小割集就是一個底事件。通過對電力變壓器的故障原因及故障現(xiàn)象的分析構建其故障樹如圖2所示,故障樹對應的事件如表1所示。

3知識的推理

知識獲取是構建電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng)必須要解決的重要問題之一,在故障診斷模型的基礎上,盡量將所有故障都寫進系統(tǒng),基于電力變壓器故障樹,構建專家系統(tǒng)的知識庫,使計算機能夠最大程度仿照專家進行診斷。首先,針對所建立的故障樹,提取電力變壓器的可能故障征兆,建立可能性征兆集:其次,電力變壓器由正常狀態(tài)過渡到故障狀態(tài)的過程中會表現(xiàn)出一定的征兆,這一過程可以用隸屬度函數來表示:通過分析故障樹,得出導致故障征兆出現(xiàn)的原因,并建立原因集?？梢酝ㄟ^相關文獻分析及現(xiàn)場工程師處理故障的方法得到故障原因的來源,同時方便推理結果出來后賦予人解釋機制。

4知識庫

在電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫中主要存放規(guī)則知識供推理機調用,主要是構建專家系統(tǒng)的知識工程師對專家的經驗知識進行歸納總結,并以規(guī)則的形式存儲在知識數據庫中。知識庫中的知識表達水平的高低對推理機影響較大,可以采用規(guī)則表示及模糊表示相結合的方法來進行知識表示。知識庫的規(guī)則表示過程就是將故障樹以規(guī)則的形式表達的過程。電力變壓器故障樹所表達的知識轉換為規(guī)則的過程中,還需要添加故障現(xiàn)象描述、故障原因及處理策略等。

有些知識采用模糊表示法表示,在模糊表示法中以模糊神經網絡的表示最為常用也最為有效。所謂的"模糊知識"就是模糊神經網絡中的連接權值矩陣,該矩陣可通過自學習方式來獲取。在首次學習時連接權值可隨意賦值,利用自學習機制及存儲的諸多樣本可以自動逼近故障征兆及故障原因之間的映射關系。

5結語

本文通過分析變壓器的故障構建了電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng),在構建過程中實現(xiàn)了故障樹與專家系統(tǒng)以及模糊推理相結合,完成了專家系統(tǒng)最核心的知識庫及推理機的構建。本文所設計的專家系統(tǒng)通過現(xiàn)場工程技術人員知識增加接口及模糊神經網絡自學習來保證知識庫的有效性,提高了電力變壓器故障診斷的有效性。