基于D—S证据理论的油浸式电力变压器故障诊断.pdf

维普资讯 第23卷第 1期 电 力 科 学 与 工 程 Vo1．23，No．1 2007年 3月 ElectricPowerScienceandEngineering Mar．，2007 基于D—S证据理论的油浸式电力变压器故障诊断 邱大庆 ，周亚明 ，王 锐 ，赵振兵 (1．焦作供电公司，河南焦作454150：2．宿迁供电公司，江苏宿迁223800；3．保定供电公司，河北保 定071051；4．华北电力大学，河北保定071003) 摘要：当前对变压器进行故障诊断，主要是利用从分散的传感器收集到的检测信息，但使用单独的传感器 采集数据进行判别，由于缺乏对数据的融合分析，易造成诊断中的误判或漏判。提出了一种基于D—S证据 理论的油浸式电力变压器故障诊断方法，该方法通过融合数据来处理故障诊断中的不确定度。建立了故障 诊断的融合模型，给出了方法的具体实现步骤并应用实例进行计算。结果表明，本方法可以减少诊断中的 不确定性，提高故障诊断的准确性。 关键词：D—S证据理论；信息融合；电力变压器；故障诊断 中图分类号：TM835 文献标识码：A Dempster首先提出，并由G．Shafer进一步发展 0 引 言 起来的一种处理不确定性的理论。以下介绍了 D- S理论的基本概念 和Dempster合并规则。 电力变压器是电力系统厂站中重要设备之一， 1．1基本概念 及时又准确地检测出变压器早期潜伏性故障具有重 定义 1辨别框架 是所有可能的观测结果的范 大意义 。目前，油中溶解DGA气体分析技术是 围，是一个完备集。在此集合中，只能有一个假设 对油浸式变压器进行故障诊断有效的手段之一 弘， 是最后观测的正确结果。 的所有子集构成的集合 它可以比较准确、可靠地发现逐步发展的潜伏性故 是 的幂集，记作：2。 障。由于变压器的各监测传感器所提供的信息一般 定义2基本概率分配函数 (BasicProbability 是不完整、不精确、模糊的 (即包含大量的不确定 Assignment，BPA)为支持某一特定假设的观测 性)，所以为了实现准确诊断需要对这些信息进行 结果分配概率。Shafer认为BPA是一个准确指向 融合。证据理论作为一种不确定性推理方法已受到 假设 的信任量度 ，也叫做质量函数 (MassFunc- 人们的重视。 tion)，通常用m：2o一[0，1]来表示，其中，m满 本文将充分利用DGA结果，针对现有检测数 足： ()=0，m )0，且VA_cO， m )=1。 据存在冗余，缺乏有效地融合处理以及诊断过程中 存在的不确定性因素问题，提出一种基于 D-S证 从定义上可以看出，如果辨别框架内仅有元素 被 据理论的融合诊断模型，讨论了该变压器故障融合 分配了概率m )，那么其余的基本概率就分配给 诊断模型的框架设计及实现方案，最后通过实例证 了 ，用以描述 “未知”的情况，而不是分配给元 明了该方法可以实现诊断信息的融合，从而达到提 的补集。 高故障诊断准确性的目的。 定义3 信任函数 (BeliefFunction)描述了 对某一假设的信任度： 1 Dempster-Shafer证据理论 Bel(A)=∑ () (1) Dempster-Shafer证据理论 是 由 A