基于人工智能技术的变压器状态监测与故障诊断专家系统的研讨.pdf

基下人T智能技术的变压器状态监测与故障诊断专家系统的研究 191 基于人工智能技术的变压器状态监测 与故障诊断专家系统的研究 唐世蔼1 吴琦2 (1中国大唐淮南洛河发电厂，淮南市232007；2安徽省电力公司培训中心，合肥市230022) 摘要：文章主要描述了基于人工智能技术的变压器状态监测与故障诊断专家系统的结构、特点、推理机制， 实现方法及各模块的功能。并通过具体测试实例表明：该系统结构合理，诊断正确，使用方便，具有良好的使用 和推广价值。 关键词：故障诊断专家系统模块在线监测 当前，电力系统中尚有不少问题难以建立数学模 及时、有效地发现内部故障隐患和不正常状态，使运 型，只能靠专家经验求解，例如电力设备的故障诊断， 行人员对变压器内部状况心中有数，以避免出现变压 主要依据监测数据和经验数据进行比较后，根据运行 器故障停运。 人员的经验判断，得出故障性质与部位。本文对基于 人工智能技术的变压器状态监测与故障诊断专家系 2变压器监测和诊断专家系统的系统的 统进行了研究。 结构 1采用专家系统的变压器故障 变压器监测和诊断专家系统由变压器故障诊断 诊断原理 知识库、数据库、推理机、解释机制、知识获取与维护、 数据管理、人机接口7部分组成。系统结构如图1所 变压器的事故多数是由直接原因、间接原因和其 示。 他原因延伸发展而引起的，所以判断起来复杂。在检 2．1知识库 测判断故障过程中，必须通过外部和内部的检测等各 知识库是变压器监测和诊断专家系统的重要组 种方法综合分析作出判断。 成部分，贮存从专家那里得到的领域专门知识，知识 变压器在运行过程中，当瓦斯保护继电器动作 库是否完善，实用决定了专家系统性能的优劣。要建 时，即表明油中气体含量已较大，变压器内部故障已 立一个完善的知识库，需要解决知识表达和知识维 发展到相当严重程度。为了及早发现内部故障隐患， 护，以及尽可能多的充实必要的领域知识。为提高变 变压器监测和诊断专家系统不是根据继电器的动作 压器监测和诊断专家系统的知识库学习能力，需要改 进行判断，而是首先进行油中气体分析。如果变压器 变原程序规则来增补知识库。 运行正常，则将气体分析数据存放在外部数据库，变 2．2数据库 压器继续运行；当气体分析认为变压器异常时，根据 变压器监测和诊断专家系统的数据库分为两个 异常性质及程度，结合绝缘油特性试验等手段综合分 部分：动态数据库和变压器数据库集。动态数据库是 析，决定变压器继续运行和停运检查；如果由气体分 一上下树，它用以存放专家系统当前的已知工作，用 析发现变压器已发生严重故障，变压器需立即退出运 户提供的事实和由推理得到的中间结论及最终结论， 行，此时结合电气试验，内部检测等手段对变压器的 它在诊断过程中是动态变化的。变压器数据库集(与 故障性质及部位做出确诊。采取这种诊断步骤，即可 MIS系统实时对接)主要包括变压器原始数据库(额 192 安徽电力T、啦技术论坛 定数据，出厂数据)，油中气体分析数据库，绝缘油特 压器的计算机管理(TMIS)；三是真正对变压器特性 性试验数据库、绝缘预防性试验数据库，它主要有三 数据进行纵、横向比较及变化趋势分析，以提高运行 种用途：一是对变压器的历史资料存档；二是实现