[电缆]基于改进分级算法的隔离状态评估

　　准确评估复杂的油纸隔离系统的状态需要结合多个老化指标。虑到隔离状态与多个指标之间的关系不是很清楚，并结合了模糊理论和灰色系统的特点。先，使用模糊分类确定灰色类的每个漂白函数的阈值，然后使用指数漂白函数建立对应的对应关系，然后使用权重每个老化指标均由改进的层次分析法确定。于分级算法的隔离状态的改进评估模型。过具体实例和与其他状态评估方法的比较，该算法在评估油纸隔离状态方面更加客观，准确，科学。了确保国民经济的可持续发展，电力系统的正常和稳定运行是国民经济可持续发展的先决条件，国民经济是系统中最昂贵，最昂贵的设备之一，同时确保安全可靠的运行。
　　回电压测量（RVM）是一种简单，有效且无损的时间响应时域诊断方法，可反映绝缘材料的内部绝缘信息[1]。前，基于RVM的诊断方法已被国内外专家应用于变压器油纸绝缘子的老化评估。还提供了相应的研究结果，证实了通过RVM提取的老化指数可以诊断复合油复合纸的绝缘状态[2-4]。过进一步的研究，结合扩展的ED（等效德拜）介电响应电路作为分析系统隔离状态的辅助手段，评估了系统的状态保温更有效，电缆更准确[5-6]。纸绝缘系统是一个受多种因素影响的复合系统，单因素评估不能说明绝缘的整体情况，完整的多因素评估系统必须在国家级评估中采用。于MFP指标之间的关系也很复杂，因此每个指标的阈值水平之间存在模糊的不确定性关系。一方面，由于多因素老化指标评估系统与每个绝缘状态等级之间的关系不是完全“黑色”或完全“白色”，因此利用灰色系统理论，论文可以被认为是典型的灰色系统。油纸绝缘状态指数知识的评估[8]。于变压器的油纸隔离系统具有模糊性和灰色特征，因此模糊分类和灰色分类的组合很少用于评估在研究了模糊数学知识和灰色系统理论的基础上，建立了灰色分类算法模型。指数灰色漂白函数模型的基础上，实现了油纸分离状态的零加权。决了非相邻状态级别[9]，提出了模糊FC分类和灰色分类。改进的模型相关联的隔离状态评估的新模型，使用了改进的分析层次结构，充分利用了相关专家的经验和知识来确定集群的权重[10]最常用的状态评估方法[11，12]，验证了用于评估绝缘状态的分级算法的改进模型的有效性和合理性；大大提高了状态评估的准确性和可靠性。色系统理论是在1980年代提出的，旨在从一些不清楚的信息和信息中提取非常有用的信息，以解决不确定性问题并更准确地捕获内部信息和客观世界的规律。
　　[13]。色聚类可以分为灰色关联聚类和灰色漂白函数聚类。灰色关联的聚类结合了相同的属性因子，以检查多指标评估系统中是否存在相同类型属性的相关因子，从而简化了复杂的系统。
　　本文中，对灰色漂白功能进行分组可以检查评估对象是否属于不同的预定义绝缘类别。于该变压器是纸-油复合绝缘系统，因此对其状态的评估涉及一个具有多个指标的复杂决策问题：必须选择一个完整而合理的科学老化指标来对变压器的状态进行全面评估。缘。前，尚无基于完全绝缘等级的标准统一标准体系，它是根据科学确定绝缘状态，放置绝缘层的方式确定的。理的评价指标体系及其标准化。据现有的理论研究和实际结果，可以更好地反映变压器油纸绝缘老化指标的特点。过恢复电压测量方法获得的老化特性主要是[14]：峰值极化电压（Urmax），初始斜率（Si）和主时间常数（Tcdom），基于扩展ED模型作为辅助手段分析系统的介电响应绝缘状态[15]，提取的特征量主要包括：绝缘电阻（Rg），几何电容（Cg），常数平均弛豫时间（τav）和等效分支数（N）。述提取的老化特性的量如下构成图1所示的完整的油纸绝缘性评价系统的分层状态图。于老化指标的数据值具有不同的属性和重要的差异，因此为了便于状态评估的计算和分析，这些老化指标必须是无量纲的，并且指标在[0，1]之间标准化。次分析法包括根据专家的知识和经验，将复杂条件评估问题构建为层次结构模型，将定性分析和定量研究相结合， 9个量表用于量化指标和判断矩阵的相对重要性，以分析评价指标体系。此，获得了每个分组指标的相对重要性。是，在指标量化过程中，根据经验和实际情况以及主观因素，电缆将判断矩阵的构建交托专家，这通常需要进行一些调整才能满足。致性检查。

　　此，本文使用增强的层次结构过程来满足一次一致性检查，并提供详细计算过程的参考[10]。
　　于聚类索引的评估值是一个动态区间，因此在灰色系统理论中，与该区间中任何白化数相对应的灰度数的成员不同。据灰色阈值（线性转折点），经典的灰色聚类算法上限漂白函数（a），中度漂白函数（b）和下限漂白函数（ c）[16]如下图所示。于大多数灰度阈值是通过统计实验或经验方法确定的，以确定标准绝缘状态值的特征量，因此存在人为因素，缺乏科学性[17]和不确定性的各个级别。白灰色。功能仅与相邻的上，下层具有对应关系，而忽略相邻层之间的影响。此，灰度组校正模型主要集中在建立每个灰度等级阈值和使用指数函数模型上。糊数学依靠严格的数学理论知识来研究实践中的现象和不明确的数据，而聚类分析则使用多元统计方法来确定事物的相似度并做出判断。
　　客观的划分。糊聚类分析是用于聚类分析的模糊数学概念，它可以更科学合理地确定不确定性的程度，是处理不确定性信息的强大而重要的工具。“对象组合在一起”。了使所选样本数据具有代表性，并减少受环境因素和仪器误差的影响，对45种不同老化程度的电力变压器的共78组绕组的样本数据进行了分析。集了许多年，并从78组绕组的测试数据中随机选择。个不同绕组下的测试数据用于验证本文档中使用的算法。据上述公式（5）至（7）确定其余72个绕组的变压器绕组的测试数据，并确定油纸隔离度状态指标数据，然后各5级灰色老化指数的阈值根据公式（8）确定。
　　据公式（9）-（11），建立了5级灰色类漂白功能。“校正”是本文分级算法的改进模型。
　　“通用”是经典的灰色分类算法。次评估的结果是作者评估的结论。“灰色”是对灰色相关性的评估，其结果是所引用文献的结论[11]。“模型评估”是一种模糊的总体评估，其结果是通过引用[12]获得的结论。
　　于表4中获得的结果，看起来改进的灰色分组计算模型具有与灰色相关性分析和评估之间的状态评估结果相同的灰色类别。全模糊，表明改进的灰色聚类算法模型的合理性和可靠性。聚类校正模型获得的结果与普通灰度聚类的结果进行比较，可以看到由变压器编号X（2）和X（5）获得的灰度类别不同，并且灰度不同。（2）和（5）分别属于灰色类别K = 3和K = 4，并且常用的灰色分组计算用于评估编号。压器X（2）和X（5）系列。K = 2和K = 5，导致评估结果不同的主要原因是经典灰度计算中的灰度设置不科学，并且不相邻等级之间的关系为忽略了典型的美白功能，导致有效信息的丢失。证了改进后的灰色分组计算模型的优越性和准确性。于变压器油纸绝缘系统的模糊和灰色特性，将模糊分组和灰色分组相结合用于评估变压器油纸绝缘状态。立了改进的模糊分组和灰度分组隔离。的评估模型：使用改进的分析层次结构过程，充分利用参与确定集群权重的专家的经验和知识；通过比较常用的状态评估方法，可以证明本文中使用的改进的灰色分类算法对于隔离状态的评估是有效的。别和理性大大提高了国家评估的准确性和可靠性。
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