基于多维度分析的换流变预警技术研究与应用.docx

【基于多维度分析的换流变预警技术研究与应用】 换流变在交直流电力系统中扮演着至关重要的角色，其稳定运行对于整个系统的可靠性至关重要。为了确保换流变的安全运行，状态参数的分析和预测成为了关键。当前，换流变状态评估主要依赖于各类传感器提供的在线监测数据，如油温、油位、油色谱信息和振动信号等。通过对这些数据与预设阈值比较或采用三比值法分析油中溶解气体，来判断换流变是否正常。然而，由于设备运行环境和工况的差异，现有的阈值判断方法存在局限性，并且受多种因素影响，单一维度的状态量可能无法全面反映换流变的故障演变特征。 为提高诊断的可靠性，文献中提出了融合多种特征的人工智能方法。例如，文献[4]融合了油色谱监测、试验数据和历史故障数据来构建两级诊断模型；文献[5]则利用油色谱数据和图谱识别技术识别新型故障；文献[6]借助深度置信网络和贝叶斯推理实现缺陷分类；文献[7]通过DS证据理论融合不同模型的诊断结果以提高准确性。这些智能方法虽有效，但由于数据分散在不同的业务系统中，导致数据无法实时在线获取，限制了它们在实际运维中的广泛应用。 针对数据隔离和参数选择的问题，一些研究从数据本身出发，通过积累运维经验建立设备缺陷知识库，如文献[8,9]；文献[10,11]引入变压器负载、环境温度和热点温度进行状态评估；文献[12]利用线性判别分析降低状态参数维度；文献[13]采用循环神经网络预测变压器绕组故障。这些研究为换流变多维度分析提供了思路。 考虑到换流变运行状态的时间差异性，建立体现这种差异性的状态评估模型显得尤为重要。本文提出的方法是从在线监测数据源出发，分析多状态量之间的相关性，运用多维度时序趋势分析和相关性分析算法，构建换流变缺陷预警模型，并将智能预测算法应用于关键参数预测，解决非线性和时滞问题。通过±800 kV换流变在线监测系统采集的数据，预测油温变化趋势，验证了这种方法的有效性和可行性。 算法模型主要包括关键状态量分析和多维度评价方法。关键状态量分析首先通过相关性分析确定与设备故障率紧密相关的状态量，如油温、线温、油位等。对于油中溶解气体的分析，由于技术成熟，本文不再深入。然后，多维度评价方法包括温度分析和油位分析。温度分析采用横向（同台换流变相间比较）和纵向（时间序列趋势分析）方法，当相间差超过阈值或趋势值异常时发出预警。油位分析则需排除温度对油位影响，因为油位与油温存在非线性关系，并且有滞后性。 总结来说，本研究旨在通过多维度分析提升换流变状态预警的准确性，解决数据隔离问题，并实现实时监控，为换流变的运维决策提供强有力的支持。