变电设备专家诊断系统讲稿.ppt

建设目标及条件 建设目标 建立统一的专家诊断数据管理平台 实现设备在线数据、离线试验数据的收集、存储使用和共享，为诊断提供完整、长效、准确的数据资源。 实施状态检修的条件 采用综合的、先进的 、全面的检测手段 建立包含设备动态信息的台帐系统 采用量化的设备状态评价体系 在状态诊断中引入有效的人工智能方法 状态诊断技术的应用 现有对变电设备绝缘诊断方法主要是阈值比较法 与已有“规程”进行对比 将本次的试验结果与该设备历年的试验数据进行比较(纵比) 对同一设备各相间或同类设备间的试验结果进行相互比较 (横比) 电力设备故障诊断，在数学上就相当于实现了一个从故障征兆空间到故障模式空间的映射，因为故障征兆与故障类别之间并没有明确的函数关系，所以具有非线性映射能力的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术被广泛地应用在故障诊断中。 基于油中气体色谱分析的援例推理诊断技术 援例推理（Case Based Reasoning，CBR）技术的基本思想是保存以往在绝缘状态诊断中所遇到过的典型范例（包括缺陷和非缺陷情况），当遇到新的诊断问题时，在所保存的典型范例库中进行有哪些信誉好的足球投注网站，找出匹配最佳的源范例，并直接引用其结论为被诊断问题的结论，从而解决该问题。 基于粗糙集方法的综合诊断技术 在诊断过程中经常遇到信息不全的情况 出现信息不完备的情况时，仅仅采用模糊数学、神经网络、援例推理等方法难以实现诊断分析。 多种特征信息往往能从不同方面反映电力设备的运行状况，由于每种特征信息的表达形式不同，且反映故障均存在一定的局限性，宜对多种检测方法提取的特征进行综合处理和协同分析。 基于粗糙集方法的综合诊断技术 运用粗糙集方法结合电气试验、巡视、附件等征兆进行变压器细分诊断的实例如图所示。 状态诊断和优化检修通用处理流程 系统总体架构 技术总览 分层部署、良好集成 采取集成设计思想，采用分层分布式网络结构，实现对变电站设备的远程、在线式、网络化集中监测与故障诊断 现场采集层是在线监测、带电试验、离线试验与故障诊断系统的主要数据来源，该层的各种传感器或监测设备按照自身定制的格式将数据传送至统一的在线采集数据库中。 数据平台层与诊断分析层 软件平台及功能架构 基于SOA的一体化基础平台(UFDEPlat) 软件功能体系 项目实施方法 实施原则： 切准脉搏、合理规划 规范化建设 开放性、可扩展性、可延续性 保证实用性、兼顾先进性 充分利用现有资源 实施步骤： 产品特点 状态诊断的智能化 该诊断系统建立了完善的数据仓库，具备强大的数据分析功能，综合应用多种人工智能技术，使“人”摆脱繁杂的常规试验和数据分析管理，实现设备维护的科学化和智能化。 采用必威体育精装版的人工智能技术（专家系统，人工神经网络）进行开发。 引进模糊处理技术。对于变压器故障诊断中许多不确定因素，通过引进隶属函数进行模糊化处理。 结语 状态检修并不排斥检修计划的作用，恰恰相反，状态检修体制还要利用一些先进的技术手段来动态地制订和优化输变电设备检修，以充分发挥优化检修的指导作用。 在状态检修体制下，面对众多需要检修的设备，检修计划的编制根据检修决策的结果，负荷预测、趋势分析、动态规则等手段考虑配网的运行方式、供电可靠性、经济性等要求，使检修计划既具有可行性，又具有科学性和经济性。 Thanks for you interest. 变电设备专家诊断系统 解决方案 建立可不断深化知识的专家系统 融合专家的知识经验和企业实际运行的经验，并使其不断更新、改进和扩充，对未来增加的诊断类型和诊断方法可无缝挂接。 通过辅助诊断及时发现故障、消除早期隐患 预测故障的发展趋势，及时发现故障隐患，减少突发性事故 实现远方专家诊断，实现网上专家会诊 建立专家诊断集成平台 结合网络通讯、数据库技术与诊断技术，集成现有的信息系统资源，建立能进行综合分析的诊断平台。 常规电气绝缘诊断方法 但是仅仅依靠单一试验项目往往不太可能全面地反映出绝缘的真实状况。因此需要对同一设备的多种试验的结果进行科学的综合分析判断，相互印证，这将更有利于得出合理的结论。 基于人工神经网络的诊断方法 在目前的故障诊断和模式识别问题中，误差反向传播算法相对成熟，基于此原理的BP（Back Propagation，BP）网络得到了较好的应用。 ！ 粗糙集理论 粗糙集（Rough Set, RS）理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具。由于RS理论善于发现隐含的知识、揭示潜在的规律。因此将粗糙集引入到电力设备故障诊断中，即使信息不完备，也能进行诊断分析。 完整的状态诊断及优化检修的工作流程总体上可分成三步 根据“规程”和当地现场经验等，判断相关试验所测得的数据是否超标及