电力变压器故障诊断探讨 本文关键词：故障诊断，探讨，电力变压器
电力变压器故障诊断探讨 本文简介：【摘要】我国电力行业的发展十分迅速，人们对电力能源的需求也在不断增加，这对电力系统的运行也提出了更高的要求。电力变压器是电力系统的重要组成部分，其运行性能直接影响电力系统的安全稳定供电，因此就需要做好变压器的故障诊断，在现阶段也是产生了诸多变压器的故障诊断方法，本文就针对基于粗糙集理论的电力变压器故
电力变压器故障诊断探讨 本文内容：
【摘要】我国电力行业的发展十分迅速，人们对电力能源的需求也在不断增加，这对电力系统的运行也提出了更高的要求。电力变压器是电力系统的重要组成部分，其运行性能直接影响电力系统的安全稳定供电，因此就需要做好变压器的故障诊断，在现阶段也是产生了诸多变压器的故障诊断方法，本文就针对基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法进行分析，来对此诊断方法进行深入的了解。
【关键词】粗糙集理论；电力系统；变压器；故障诊断
变压器故障是电力系统运行中比较常见的故障类型，为了实现对变压器性能的保障，经过不断的探索和研究，也是产生了诸多变压器故障的诊断方法，其中基于粗糙集理论具有着显著的特征，可以对变压器故障的不完备信息进行有效的处理，从而实现对故障的有效识别，而基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法如何进行应用，就是本文主要研究的内容。
1电力变压器常见故障及其特点
由于变压器油以及固体的绝缘材料于热以及电磁等作用下会产生多种气体类型，把这些气体在油中进行溶解，通过对油内各气体实施分析，可以对变压器故障的类型进行判断。变压器故障的类型和其产生特征的气体具有密切的关系，而单一故障类型和油内气体含量是不存在明确性函数的关系，且特征气体的含量和故障性质以及程度间也没有明确性函数的关系，就不能通过确定性数学的模型进行变压器的故障征兆以及故障原因等关系进行描述。因为变压器的结构十分复杂，产生故障的不确定性因素也比较多，其每种的特征信号对故障的反映都具有局限性，这也就出现了神经网络以及专家系统等方法进行变压器的故障诊断，同时由于故障变压器的特征数据有着小样本以及不全面等夜店，这也就对诊断方法的要求比较特殊[1]。
2粗糙集理论概述
所谓粗糙集的理论，主要是波兰的数学家帕夫拉克在1982年期间所提出一种新型的数学研究工具，其主要对不完整的数据以及不确定的知识进行学习、表达与归纳，其自新角度来对知识实施定义，将知识当做论域进行划分，此理论特点是不需要任何的附加信息以及先验性的知识就能够有效地对不精确以及不完整的数据进行分析与处理，并发现其数据间存在隐含性关系，对其潜在规律进行揭示。
2.1粗糙集定义
定义1：假设U为一非空的有限性论域，其任何的子集X就被称作U内一概念，在U内任何的概念族都被称作关于U知识，且U上一族的划分被称作U上一知识库类型。定义2：假设r是U上一等价的关系，则U/r是r于U等价的分类中构成集合类型。而一知识库为一关系的系统，为K=（U，R），其中R为U上一族具有等价的关系形式[2]。定义3：假设R是一族等价的关系，且r∈R，若ind（尺）=ind（R-{r），称r是R为内不必要因素，否则其r是R内必要因素。若每个r∈R内，且都是必要的因素，则R就是独立性的，通过ind（R）进行表示；要不然就称R是依赖性的。定义4：假设Q∈P，若Q为独立性的，同时ind（Q）=ind（P），就称Q是P一约简，并通过red（P）进行表示。P可存在多种的约简，将全部约简交集定义成P的核，并记为core（P）=red（P）。
2.2知识约简
所谓知识约简，其为粗糙集的理论核心，人们进行一个事物的判断与决策中，并不是按照被判断的事物所有特性，是根据其最主要一个或者几个特点进行判断。知识约简就是基于知识库的分类能力保持不变基础上，对其中的不相关以及不重要冗余知识进行删除，从而实现对知识的简化。
3基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法
3.1建立诊断模型
此模型建立需要按照相应的步骤，根据定义1把已经搜集变压器的历次故障数相关据当作论域，来进行变压器的故障分类，对多种可能产生故障的情况以及故障的征兆进行考虑，来进行条件的属性集C以及决策的属性集D确定，然后按照定义2根据以上的属性和值进行决策表的建立，进而按照定义3与定义4进行条件属性约简的计算，相应的每个约简都形成其决策表，并借助相应公式进行其隶属度的计算，最后进行置信度的给定，并进行置信度的抽取记入到规则集中，从而形成诊断的知识库[3]。
3.2条件的属性集与决策的属性集
进行已经搜集变压器的故障数据的统计和分析，同时参考之前经验成功故障的分类集，来进行故障征兆的集合C以及故障的集合D得出，将大量故障征兆的集合C当作条件的属性集，将故障的集合D当作决策的属性集。
3.3进行决策表建立
在进行决策表的建立前，要先对各征兆条件的属性值进行确定，在进行这些条件的属性值确定时，一般分作三步来进行。第一步是按照规程的规定阈值将来对条件的属性值进行判断，看其是否是零；第二步对各个项目历的史数据分别对其趋势实施分析，按照获得数据于趋势图内位置进行条件的属性值判断，看其是否是零；第三步中，若前两步的结果都是零，其条件的属性就是零，若只有一个是零，其条件的属性值就是1，若两个都不是零，其条件的属性值就是2。
3.4计算约简且进行规则集抽取
在进行待诊的变压器故障诊断中，一般只得到条件的属性值一部分，为了对缺少条件的属性值进行避开，要找出故障诊断中最主要和关键性条件的属性，同时按照定义3以及定义4，并取不同等价的关系来计算得出约简。征兆信息内存在冗余性，可选择其不同约简进行缺少条件的属性值避开，仍然还能够正确进行诊断，其每个约简都对应一简化性决策表，且每个简化性决策表也有其对应规则集，而每条规则有相应置信度，后按照相关公式就能够进行粗糙的隶属度μ计算，后根据μ>μ0相应的规则将其记入到规则集中[4]。
3.5利用约简和规则集进行故障诊断
通过粗糙集对变压器故障进行诊断时，分成三种情况类电力讯息205型。首先，在获得完备信息情况下，也就是条件的属性值都是明确性的，就能够直接利用相应的决策表实施故障诊断，如果是不完备的信息，就需要通过下面两种情况实施诊断；在获取条件的属性值内比较缺少冗余信息时，就在表中进行相同属性值的约简查找，后借助对应的决策表规则集实施故障的诊断；若获取条件的属性值内缺少约简关键性信息，也就是获取信息没有包括任何的约简，或者获取信息尽管包含约简而约简内并找不出相同性条件的属性值，就可以先根据匹配原则于表内进行查找，来获取与目标约简最相近约简，后借助相应决策表以及规则集实施故障的诊断[5]。
4结语
综上所述，变压器故障信息往往是不完备的，很多故障诊断的方法并不能实现对不完备故障信息的诊断，而粗糙集理论在变压器的故障诊断进行应用，就有效的解决了此类问题。于已经搜索变压器的历史故障相关数据基础上，通过建立相应故障诊断的模型，在不需要对常用特征参数进行考虑的情况下，就能够实现对变压器故障的准确诊断。
参考文献
[1]徐国旺.一种基于粗糙集和云理论的电力变压器状态检修方法探讨[D].华北电力大学，2015：39-40.
[2]侯权，赵岭忠，熊远武.基于粗糙集与ASP的变压器故障诊断[J].桂林电子科技大学学报，2017，37（2）：147-153.
[3]宋玉琴，朱紫娟，姬引飞.基于粗糙集优化的信息融合故障诊断系统[J].电子技术应用，2015，41（8）：143-145.
[4]化希耀，苏博妮，蔡翠佳.基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断研究[J].电气应用，2015（10）：63-66.
[5]贺林晓.基于粗糙集的关联规则挖掘在变电设备故障诊断中的应用[D].华北电力大学，2015：163.
作者：陈惠聪 单位：广东电网有限责任公司惠州博罗供电局
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