基于故障树的电力变压器故障分析

引言

电力变压器是供配电系统的重要设备,电力变压器故障是供配电系统故障的重要原因。电力变压器故障主要来源有油温高、油位异常、异响、接地、过电压等。故障的发生充满了不确定性,常发生多种故障综合出现的情况,这给电力变压器的故障诊断增添了难度。专家系统可以将电力变压器故障演变机理的相关理论知识及现场工程技术人员的实践经验集成起来,用于电力变压器的故障分析。本文引入故障树分析法,结合模糊神经网络方法及专家系统,构建了基于故障树的电力变压器故障诊断专家系统。

1电力变压器故障诊断专家系统结构

如图1所示,电力变压器故障诊断专家系统,通过HM1接收现场运行人员输入故障现象及故障处理记录,工程技术人员将从文献中整理的电力变压器故障及处理方法以及请教运维专家及专业制造厂家得到的专家经验及故障处理方法录入。录入信息通过推理机运算、自学习机制学习,将得到的知识结果存储于知识库中,同时将形成的新规则表达为故障树所对应的树干。推理机利用规则库中的规则及录入的实际信息推出电力变压器可能的故障,并通过解释器解释后,输出故障信息及报警信号。

2电力变压器的故障树

故障树模型是一种定性描述电力变压器故障关系的因果模型,它描述了故障传播的层次之间的因果关系,通过寻找最小割集的方式寻找可能的故障源,每一个最小割集就是一个底事件。通过对电力变压器的故障原因及故障现象的分析构建其故障树如图2所示,故障树对应的事件如表1所示。

3知识的推理

知识获取是构建电力变压器故障诊断专家系统必须要解决的重要问题之一,在故障诊断模型的基础上,尽量将所有故障都写进系统,基于电力变压器故障树,构建专家系统的知识库,使计算机能够最大程度仿照专家进行诊断。首先,针对所建立的故障树,提取电力变压器的可能故障征兆,建立可能性征兆集:其次,电力变压器由正常状态过渡到故障状态的过程中会表现出一定的征兆,这一过程可以用隶属度函数来表示:通过分析故障树,得出导致故障征兆出现的原因,并建立原因集。可以通过相关文献分析及现场工程师处理故障的方法得到故障原因的来源,同时方便推理结果出来后赋予人解释机制。

4知识库

在电力变压器故障诊断专家系统的知识库中主要存放规则知识供推理机调用,主要是构建专家系统的知识工程师对专家的经验知识进行归纳总结,并以规则的形式存储在知识数据库中。知识库中的知识表达水平的高低对推理机影响较大,可以采用规则表示及模糊表示相结合的方法来进行知识表示。知识库的规则表示过程就是将故障树以规则的形式表达的过程。电力变压器故障树所表达的知识转换为规则的过程中,还需要添加故障现象描述、故障原因及处理策略等。

有些知识采用模糊表示法表示,在模糊表示法中以模糊神经网络的表示最为常用也最为有效。所谓的"模糊知识"就是模糊神经网络中的连接权值矩阵,该矩阵可通过自学习方式来获取。在首次学习时连接权值可随意赋值,利用自学习机制及存储的诸多样本可以自动逼近故障征兆及故障原因之间的映射关系。

5结语

本文通过分析变压器的故障构建了电力变压器故障诊断专家系统,在构建过程中实现了故障树与专家系统以及模糊推理相结合,完成了专家系统最核心的知识库及推理机的构建。本文所设计的专家系统通过现场工程技术人员知识增加接口及模糊神经网络自学习来保证知识库的有效性,提高了电力变压器故障诊断的有效性。