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一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法與流程

文檔序號(hào):40384147發(fā)布日期:2024-12-20 12:06閱讀:6來(lái)源:國(guó)知局
一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法與流程

本發(fā)明涉及變壓器油紙絕緣,具體而言,涉及一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法。


背景技術(shù):

1、隨著我國(guó)電力工業(yè)的快速發(fā)展,輸變電設(shè)備正向著更大容量、更高電壓的方向發(fā)展,500kv交直流電氣設(shè)備得到廣泛應(yīng)用,成為電網(wǎng)系統(tǒng)的核心部分。油浸式高壓變壓器是其中最重要的設(shè)備之一,因此必須具備高可靠性,以確保電網(wǎng)的安全高效運(yùn)行。這種絕緣系統(tǒng)主要由油和紙組合而成,形成一種復(fù)合絕緣介質(zhì)。傳統(tǒng)的油浸式高壓變壓器采用纖維素絕緣紙。因此,越來(lái)越多的高壓變壓器開(kāi)始采用新型絕緣紙,以確保最佳運(yùn)行狀態(tài)。

2、目前專家學(xué)者對(duì)于絕緣老化的具體研究大多根據(jù)各項(xiàng)絕緣試驗(yàn)所得的指標(biāo)結(jié)果來(lái)估量電纜絕緣各種性能的在運(yùn)狀態(tài),以此來(lái)評(píng)測(cè)電纜的絕緣老化程度。這些專家學(xué)者對(duì)某一或多項(xiàng)絕緣機(jī)理變化進(jìn)行深入研究,只是在理論方面獲取突破,而在試驗(yàn)實(shí)踐方面還無(wú)法對(duì)油紙絕緣狀態(tài)進(jìn)行有效的評(píng)估,對(duì)于變壓器油紙絕緣狀態(tài)的綜合評(píng)測(cè)或壽命評(píng)估的研究還需深入和創(chuàng)新。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法,其能夠?qū)ψ儔浩饔图埥^緣狀態(tài)進(jìn)行有效評(píng)估,對(duì)于提高水高壓互感器的絕緣水平,維護(hù)高壓互感器的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案為:

3、本技術(shù)提供一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法,其包括以下步驟:

4、s1、獲取油紙絕緣在不同老化溫度及時(shí)間下的交流擊穿電壓、直流電導(dǎo)率以及局部放電特征量以作為絕緣特性評(píng)價(jià)指標(biāo);

5、s2、根據(jù)絕緣特性評(píng)價(jià)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集,并基于序關(guān)系分析法確立評(píng)價(jià)指標(biāo)集的主觀權(quán)重;

6、s3、基于熵權(quán)法確立評(píng)價(jià)指標(biāo)集的客觀權(quán)重;

7、s4、將主管權(quán)重和客觀權(quán)重進(jìn)行結(jié)合以確立組合權(quán)重;

8、s5、根據(jù)組合權(quán)重建立組合賦權(quán)-改進(jìn)topsis模型,并利用模型對(duì)油紙絕緣的老化狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估以得到評(píng)估結(jié)果。

9、進(jìn)一步地,步驟s1中,上述局部放電特征量包括局部放電平均放電量、最大放電量、總放電量、總放電次數(shù)和放電重復(fù)率。

10、進(jìn)一步地,步驟s2包括:

11、s21、確立序關(guān)系,根據(jù)絕緣特性評(píng)價(jià)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集;

12、s22、按重要程度對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集中的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排名,對(duì)相鄰指標(biāo)重要程度進(jìn)行量化分析,并計(jì)算權(quán)重系數(shù);

13、其中,對(duì)相鄰指標(biāo)重要程度進(jìn)行量化分析,并計(jì)算權(quán)重系數(shù)的計(jì)算過(guò)程包括:

14、?,

15、?,

16、?,

17、式中,為第k個(gè)相鄰評(píng)價(jià)指標(biāo)與第k-1個(gè)相鄰評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相對(duì)重要程度比值,與分別表示第k個(gè)相鄰評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重與第k-1個(gè)相鄰評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重,i表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象。

18、進(jìn)一步地,步驟s3包括:

19、s31、依據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)集中的評(píng)價(jià)指標(biāo)與對(duì)應(yīng)原始數(shù)據(jù)建立初始評(píng)價(jià)矩陣;其中,初始評(píng)價(jià)矩陣的表達(dá)式為:

20、;

21、s32、對(duì)初始評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行正向標(biāo)準(zhǔn)化處理以得到正向標(biāo)準(zhǔn)化矩陣;其計(jì)算過(guò)程為:

22、絕緣狀態(tài)良好的正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:

23、,

24、絕緣狀態(tài)良好的負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:

25、,

26、需要說(shuō)明的是,對(duì)于表示絕緣狀態(tài)良好的正向指標(biāo),即該指標(biāo)越大表明該項(xiàng)絕緣特性越好,對(duì)于表示絕緣狀態(tài)良好的負(fù)向指標(biāo),即該指標(biāo)越小表明該項(xiàng)絕緣特性越好;

27、正向標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

28、;

29、s33、對(duì)正向標(biāo)準(zhǔn)化矩陣進(jìn)行歸一化處理后計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵;

30、其中,歸一化處理的計(jì)算公式為:

31、,

32、,

33、計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵的計(jì)算公式為:

34、;

35、s34、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)熵權(quán);其中,計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)熵權(quán)的公式為:

36、

37、式中,即為初始評(píng)價(jià)矩陣,表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)第j個(gè)指標(biāo)相應(yīng)原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)值,i表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象,j表示第j個(gè)指標(biāo),m為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù),n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù),vij為正向化后的原始數(shù)據(jù),v為正向標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,zij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)第j個(gè)指標(biāo)的正向標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣參數(shù),z表示正向標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣,表示對(duì)應(yīng)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵,即代表第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)熵權(quán)。

38、進(jìn)一步地,步驟s4中,組合權(quán)重的計(jì)算過(guò)程包括:

39、建立各絕緣特性指標(biāo)的組合權(quán)重:

40、,

41、主客觀權(quán)重加權(quán)屬性的偏離程度:

42、,

43、以主客觀權(quán)重加權(quán)屬性的最小偏離程度為目標(biāo)函數(shù)計(jì)算主客觀權(quán)重參與系數(shù):

44、,

45、,

46、式中,wj為各絕緣特性指標(biāo)的組合權(quán)重, l為拉格朗日函數(shù),為常數(shù);為主觀權(quán)重系數(shù),滿足×≥0,+=1;為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重,為客觀權(quán)重系數(shù),為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)熵權(quán),vij為正向化后的原始數(shù)據(jù),表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象相應(yīng)主客觀權(quán)重加權(quán)屬性偏離程度,m為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù),n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

47、進(jìn)一步地,步驟s5中,建立組合賦權(quán)-改進(jìn)topsis模型的計(jì)算過(guò)程為:

48、將正向標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣與組合權(quán)重相乘得到加權(quán)規(guī)范化矩陣:

49、,

50、根據(jù)加權(quán)規(guī)范化矩陣確定各絕緣評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)正理想解與負(fù)理想解:

51、,

52、,

53、計(jì)算各絕緣老化評(píng)價(jià)對(duì)象的歐式距離:

54、,

55、計(jì)算各絕緣老化評(píng)價(jià)對(duì)象的正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù):

56、,

57、對(duì)歐式距離與灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)進(jìn)行無(wú)量綱歸一化處理:

58、?,

59、合并歐式距離和灰色關(guān)聯(lián)度:

60、,

61、計(jì)算各絕緣老化樣本的相對(duì)貼近度:

62、,

63、式中,y為加權(quán)規(guī)范化矩陣,wj為各絕緣特性指標(biāo)的組合權(quán)重,yij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)第j個(gè)指標(biāo)的加權(quán)規(guī)范化矩陣參數(shù),zij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)第j個(gè)指標(biāo)的正向標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣參數(shù),m為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù),n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù),y+為正理想解集合,y-為負(fù)理想解集合,y+n為第n個(gè)正理想解,y-n為第n個(gè)負(fù)理想解,y+j為第j個(gè)指標(biāo)的正理想解,y-j為第j個(gè)指標(biāo)的負(fù)理想解,di+為絕緣老化評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于正理想解的歐氏距離,di-為絕緣老化評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于負(fù)理想解的歐氏距離,h+ij、h-ij分別為各絕緣老化周期條件下正、負(fù)理想解關(guān)于第j個(gè)絕緣特性指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),為分辨系數(shù);gi+、gi-分別為各絕緣老化評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度,di+為正理想解的歐氏距離,di-為負(fù)理想解的歐氏距離,gi+為正理想解的灰色關(guān)聯(lián)度,gi-為負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度,ai+表示為第i個(gè)絕緣老化樣本各特性指標(biāo)與理想最優(yōu)絕緣運(yùn)行狀態(tài)接近程度;ai-表示為第i個(gè)絕緣老化樣本各特性指標(biāo)與理想最優(yōu)絕緣運(yùn)行狀態(tài)遠(yuǎn)離程度,和分別為歐式距離和灰色關(guān)聯(lián)度的相對(duì)參與系數(shù),滿足相加為一;ti+為各絕緣老化樣本的相對(duì)貼近度。

64、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明至少具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果:

65、(1)本發(fā)明一種油紙絕緣狀態(tài)評(píng)估方法,通過(guò)建立了考慮主、客觀權(quán)重的組合賦權(quán)-改進(jìn)topsis模型來(lái)對(duì)不同溫度下絕緣樣本的老化狀態(tài)進(jìn)行相應(yīng)評(píng)估,顯著提升了評(píng)估準(zhǔn)確率,對(duì)于提高高壓互感器的絕緣水平和維護(hù)高壓互感器的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義;

66、(2)本發(fā)明在topsis算法的基礎(chǔ)上計(jì)算相對(duì)貼近度的同時(shí)引入了灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),顯著提高了數(shù)據(jù)信息的利用率,降低了成本;

67、(3)本發(fā)明模型通過(guò)使用不同溫度下所測(cè)量的電氣特征量作為評(píng)價(jià)對(duì)象,基于序關(guān)系分析法為主觀權(quán)重賦權(quán)方法,熵權(quán)法為客觀權(quán)重賦權(quán)方法,對(duì)油紙絕緣的評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行主、客觀的組合賦權(quán),能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器油紙絕緣狀態(tài)進(jìn)行有效評(píng)估。

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