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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种基于油色谱数据的特高压变压器状态评估方法，包括：通过实地监测，获取历史时刻的油气数据；其中，所述油气数据指的是特高压变压器在运行过程中，内部绝缘油和固体绝缘材料所产生的气体的浓度；通过预设的油气预测模型，预测未来时刻的油气数据；基于历史时刻的油气数据和预测出的未来时刻的油气数据，采用预设的变压器状态评估模型，对当前时刻的变压器状态进行评估，得到评估结果。本发明可以对变压器短期状态变化进行实时评价，有效克服了在线监测数据波动的影响，减少误报和漏报，提高告警有效性，能够及时发现设备异常状态，提前预警安全事件，最大程度减少由于设备故障造成的电网安全事故，从而维护变电设备及电网安全。

主权项：1.一种基于油色谱数据的特高压变压器状态评估方法，其特征在于，包括：通过实地监测，获取历史时刻的油气数据；其中，所述油气数据指的是特高压变压器在运行过程中，内部绝缘油和固体绝缘材料所产生的气体的浓度；通过预设的油气预测模型，预测未来时刻的油气数据；基于历史时刻的油气数据和预测出的未来时刻的油气数据，采用预设的变压器状态评估模型，对当前时刻的变压器状态进行评估，得到评估结果；所述油气数据包括：一氧化碳浓度、氢气浓度以及总烃浓度；所述变压器状态评估模型为动态贝叶斯网络；所述基于历史时刻的油气数据和预测出的未来时刻的油气数据，采用预设的变压器状态评估模型，对当前时刻的变压器状态进行评估，得到评估结果，包括：基于实地监测得到的历史时刻的油气数据和油气预测模型预测出的未来时刻的油气数据，计算得到一氧化碳月产气率、氢气月产气率、总烃月产气率以及总烃气体含量，作为用于评估变压器的运行状态的四种状态参量；以所述四种状态参量作为观测特征量，以变压器的运行状态作为隐藏变量；利用模糊分类的思想，通过隶属度函数，计算得出四种状态参量属于偏小、正常和激增三种状态区间的概率，得到初始概率统计表；并把变压器上一时刻和未来时刻的运行状态作为影响当前时刻运行状态的先验概率；其中，上一时刻的运行状态作为先验概率传递给当前时刻；对于未来时刻的运行状态，利用静态贝叶斯网络对其进行推断，将推断结果作为动态贝叶斯网络的父节点；在确定了变压器状态评估模型的网络结构与初始概率分布后，对所述变压器状态评估模型进行训练，得到训练好的变压器状态评估模型；利用训练好的变压器状态评估模型，得到当前时刻的变压器状态评估结果。

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百度查询： 北京科技大学 一种基于油色谱数据的特高压变压器状态评估方法