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变压器故障监测及预测模型构建研究

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 变压器故障监测及预测模型构建研究 作者:仝兆景 时俊岭 高彩霞 张艳杰 赵运星 来源:《软件导刊》2017 年第 07 期 摘 要:为保证矿用变压器的安全稳定运行,针对目前的诊断方法多没有考虑不良工况以 及其它影响变压器运行的复杂因素,根据贝叶斯网络算法,通过对不良工况和矿用变压器运行 环境的分析,建立变压器故障监测及预测贝叶斯网络模型。以某矿井变压器故障为例进行了仿 真分析,实验结果证明,该模型可以准确诊断变压器故障,并预测潜在故障,对矿用变压器的 故障监测和预测具有一定参考意义。 关键词:故障监测;贝叶斯网络;不良工况;矿用变压器;MPE 问题 DOIDOI:10.11907/rjdk.171797 中图分类号:TP319 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2017)007-0116-03 0 引言 中国是一个煤炭生产和消费大国,煤矿电气设备的安全监测与预测技术与实际需求差距较 大,开发更加精确高效的煤矿电气设备状态监测及故障诊断预警系统,对煤矿产业的电力安全 运行具有重大意义[1]。当前发达国家对矿用变压器故障的诊断大多使用神经网络、专家系 统、灰色理论等诊断技术,由于矿用变压器结构和工作过程的复杂性、工作环境的恶劣性、监 测技术的局限性以及知识表达的不完善性,使得故障征兆和故障原因之间的相互关系呈现耦合 性、随机性和不确定性[2]。随着计算机技术和传感技术的飞速发展,已可以实现矿井井下配 电网漏电、对称短路、不对称短路、断相、过载和欠电压等监测功能,但是对矿用变压器仍然 缺乏有效的故障诊断和预警,无法及时地诊断与预测故障。贝叶斯网络是目前不确定知识表达 和推理领域最有效的理论模型之一,可以充分发掘数据中的有效信息,有着坚实的理论基础 [3]。本文运用结合了先验知识、概率论、图论、人工智能、决策理论等不确定知识表达的贝 叶斯网络,开展矿用变压器故障监测及预测模型构建与优化研究。 1 贝叶斯网络及推理 贝叶斯网络(Bayesian Networks,BNs)是一种有向无环图。其中,随机变量间的因果关 系通过有向图的形式表示,并通过条件概率(置信度)将其进行定量表示,包括随机变量之间 的联合概率分布。BNs 是一种信息表示框架[4] ,框架中将因果知识和概率知识相结合。网络 中的节点被假设为相互独立的随机变量,它们之间的独立性通过有向连接弧来确定。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 一个贝叶斯网络即是一个二元组 B=。其中,G 是有向无环图,其网络节点分别与随机变 量 X1,X2,...,Xn 相对应,有向的连接弧表示变量之间的相互关系。作出以下条件独立性假 设:确定节点的父节点,除了其子孙节点外,每一个变量都是独立的。Θ 是描述网络局部条件 概率的参数集合{θxi|zi},θxi|zi=p(xi|zi)表示节点 Xi 的每一个取值 xi 在其父节点集 yi 处于某 个特定的配置 zi 下的条件概率。贝叶斯网络 B 表达的 U 上的联合概率分布可通过式(1)确 定: BNs 推理最主要的两种常见问题分别为最大后验假设问题(MAP)和最大可能解释问题 (MPE)。从式(2)可以看出,MAP 问题是在证据(E=e)已经获取的情况下,对一些变量 取后验概率最大的状态组合,这些变量被称为假设变量(H)。如果变量的一个状态组合称为 一个假设(h),MAP 问题即是在全部可能的假设中,求取后验概率最大的假设。目前,一般 将观察到的异常征兆作为变压器故障诊断的证据,其它故障作为假设变量。通过 BNs 推理算 法进行推理,将结果中后验概率最大的故障作为最后的诊断结果,即: 求解 MPE 问题既是求故障发生的最大概率解释,即指网络中全部变量与证据节点相一致 时的状态组合。 BNs 推理算法有精确推理算法和近似推理算法两类,复杂系统中,它们都是 NP 难题。本 文将变压器故障推理作为 MPE 问题来处理,采用 GeNie 建立模型并调用算法进行推理。 2 Bayes 网络模型建立 依据《煤矿安全规程》、《煤矿变压器运行管理制度》的相关规定,针对不同工况下变压 器各关键部分的电压、电流、绝缘电阻和变压器的振动、温度、噪声,建立 BNs 故障监测与 预测模型,如图 1 所示。矿用变压器故障监测及预测贝叶斯网络模型构建,以统计数据、专家 经验系统、现场数据采集、故障样本等为基础,结合变压器的运行工况、故障表现征兆,运用 贝叶斯网络构建变压器的故障监测及预测模型;通过变压器工况分析、特征提取来不断丰富专 家知识和故障样本数据[5-7],这些知识和数据可作为贝叶斯网络各节点的先验概率、条件概率 和联合分布概率的取值,结合现场实验实现监测、预测模型优化。 通过查询大量文献资料,对故障数据进行总结分析,找出了容易监测到的征兆类型与故障 率常见且高发的故障类型,征兆集合与故障集合如表 1 所示[8-9]。 通过深入理论和技术优化研究,以专家经验系统、现场数据采集、故障样本等为基础,对 网络模型实施算法优化。在结构学习的基础上,实现故障监测及预测网络的参数学习,并实现 高效准确的推理[9-11]。 通过分析总结,给出了在实际中相对容易观察获得的 3 种可能导致变压器故障的不良工 况,并设定其置信度。根据变压器的故障统计,制造原因在导致变压器故障的因素中占有很大 比率。考虑到实际情况中,无法完全列举所有故障,并找出它们的先验概率以及对变压器的影 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 响,所以将模型中无法列举出的其它因素视为 Leaky 节点 L,将 L 节点对变压器故障的影响概 率设定为 0.5。在故障征兆与故障连接关系中,将其影响概率设定为 0.01。 已知的 3 种不良工况有过载(c1)、出口短路(c2)、电压冲击(c3),通过分析分别将 概率设定为 0.01[12]。不良工况和 L 节点对变压器故障的影响如表

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