针对电力变压器故障机理复杂，模糊评价隶属函数的确定具有主观性且未考虑随机
性，仅凭油中溶解气体单一因素难以有效评估其潜在隐患的问题，提出了一种新的基于模糊云理 论的变压器绝缘状态评估方法。建立了绝缘状态评估体系并进行了等级的划分，在用变权动态确 定指标权重的基础上，采用隶属云模型描述其模糊性与随机性，并结合红外热像仪与油中溶解气 体分析方法对其绝缘状态进行综合评价。通过实例研究，验证该方法有效易行，为变压器状态检 修工作提供了一种新方法。 关键词： 电力变压器 状态评估 状态检修 云模型 隶属云函数 变权 中图分类号： TM411， TM855
2012 年 5 月 第 27 卷第 5 期
电 工 技 术 学 报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.27 May
No. 5 2012
基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法
张镱议 廖瑞金 杨丽君 郑含博 孙才新
重庆 400030） （重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 摘要
[1,2]

z1 ≤ zm ≤ z0 （ 2）
式中， z0 为该指标在变压器的出厂值，即正常值； z1 由《电力设备预防性试验规程》和文献 [16]确定， 为该指标处于严重劣化状态的值，即注意值； zm 为 该指标的数值；本文中 =1，反映参数变化对设备 的影响程度的大小。由计算可得的相对劣化度指标
An Assessment Method for Insulation Condition of Power Transformer Based upon Cloud Model
Zhang Yiyi Liao Ruijin Yang Lijun Zheng Hanbo 400030 Sun Caixin （ State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology Chongqing University Abstract Chongqing China ）
图2 变压器绝缘状态评估流程图 assessment 表1 Tab.1 绝缘状态与状态检修的关系 degrees and states
绝缘状态 正常状态 绝缘状态与状态检修的对应关系 相对劣化度值 0 ～ 0.2 ，评估指标处于正常状态，可 进行正常周期或者延长一年的维修和试验 相对劣化度值 0.2 ～ 0.4 ，评估指标朝注意值的限值 注意状态 发 展 ，应 进 行 不 大 于 正 常 周 期 的 检 修 和 试 验 ，并 适 时 安排不停电检修 相对劣化度值 0.4 ～ 0.7 ，指标状态靠近注意值，应 异常状态 适时安排停电检修和试验，停电检修前应加强不停电 检修 严重状态 相对劣化度值 0.7 ～ 1.0 ，状态量超过或达到注意值， 需要尽快安排停电检修
z z xm m 0 z1 z0 z z xm 0 m z0 z1

等领域得到应用，并展现了强大的发展潜
力。在构建变压器绝缘状态模型和等级划分的基础 上，本文结合油中气体分析、红外色像仪技术与云 模型方法对变压器绝缘状态进行评价。
2
2.1
[17] [15]
系。其中，油色谱分析、油试验项目及电气试验各 指标为定量指标，附件运行情况和运行历史及检修 记录各指标为定性指标。 变压器绝缘状态评估指标体系如图 1 所示。
图1 Fig.1
变压器绝缘状态评估指标体系 condition
Assessing index system of transformer insulation
3
3.1
模糊云模型评价方法
云模型简介 云模型是在对概率理论和模糊集合理论交叉渗
透的基础上经过期望、熵、超熵构成特定结构的发 生器，完成定性与定量概念之间转换的一种处理不 确定问题的理论。这种特定的结构使得正态云模型 充分运用正态分布和正态隶属函数的普适性，仅需 要比模糊集合理论更为宽松的约束条件，拥有比模 糊隶属函数更强的普遍适用性与描述不确定问题的 能力 [18]。因此，引入云模型对变压器进行状态评估 是适用的、可靠的。 云理论的主要思想如下： 设 U 是一个用精确数值表示的论域， C是U上 的定性概念集合，若有参数 x ∈ U 是定性概念 C 的 一次随机出现，x 对 C 的隶属度 (x )∈ [0，1]是有稳 定倾向的随机数 [19]：
，利用油色谱分
析试验项目、电气试验项目、附件运行情况和运行 历史及 检修 记录 作为 变压器 运行 状态 评估 指标体
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张镱议 等
基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法
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矩阵为： X= （ x 1 ， x 2 ，…， x n ） 。 相对劣化度的确定奠定了等级划分的基础，本 文参考文献 [1 ， 8] 的标准，根据相对劣化度和绝缘 状态的关系，将变压器绝缘等级（包括子状态）划 分为正常、注意、异常和严重四个等级。矩阵表示 为 T =（ t 1 ，t 2 ，t 3 ，t 4 ） ，其中 t 1 ，t 2 ，t 3 ，t 4 的取值范 围分别为 [0，0.2)，[0.2，0.4)，[0.4，0.7)，[0.7，1]。 2.3 变压器绝缘状态评估流程 变压器的状态评估是状态检修的基础工作，其 评估质量直接影响到电力企业的经济效益。但是， 变压器状态类似人的健康状态，都具有不确定性。 而在检测人的健康水平时，有体检仪器与判断方法 保证其评估的准确性，这是医学经验长期积累和验 证的结果。因此，本文在进行多属性云模型评估的 同时，结合红外热像仪与改进三比值法对变压器的 绝缘状态进行综合评价。其评价流程如图 2 所示， 评估的状态等级与检修策略的关系见表 1。
变压器绝缘状态评估模型构建
评估指标选取 表征变压器绝缘状态的特征量繁多，在工程应
z0 ≤ zm ≤ z1 （ 1）
用中不可能全部考虑，因此文中根据变压器的相关 规程选取了一些易于测量且对变压器各部件状态影 响较大的特征量作为评估指标。本文根据我国 DL/ 596 — 1996 《电力设 备预防性试 验规程》和 GB/T 7252 — 2001 《 变 压器 油 中溶 解 气体 分 析 和判 断 导 则》 ，并且结合国内外相应准则
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到目前为止，国内外开展有关变压器状态评估 的研究主要有：文献 [3 ， 4] 指出状态评估是一个多 属性决策问题，其状态的划分具有模糊性，因此构 建模糊隶属函数进行状态评估， 取得了一定的成果， 但隶属函数实际上是将模糊度精确化了，与模糊学 的基本精神不符，且隶属函数的确定具有一定的主 观性，难以客观、有效确定。文献 [5]基于油中溶解 气体，利用时序特征分析与参数估计相结合，有效 地诊断了变压器中的故障，但没有选取合适的评估 体系，对变压器的亚健康状态难以有效评价。此外， 还有文献通过证据理论 [6]、 物元理论 [7]、 集对分析 [8]、 灰靶理论 [9]、神经网络 [10]、专家系统 [11] 、粗糙集 [12]、 贝叶斯方法 [13,14]等方法评估变压器的状态。以上研 究内容多是对油中溶解气体分析单因素进行的，但 变压器故障机理复杂，仅凭单一指标来确定其状态 是不够的，必须多种方法交叉融合，并依靠现代化 的在线监测设备进行综合评价，才能有效评估其状 态。 针对精确确定隶属函数已成为模糊数学应用瓶 颈的问题，李德毅院士通过期望、熵和超熵构成结 构发生器描述概念的不确定性，提出了一种随机性 和模糊性相结合的理论—正态云模型。 该模型不但 放宽了形成正态分布的前提条件，而且把精确确定 的隶属 函数 放宽 到构 造正态 隶属 度分 布的 期望函 数，因而更加具有普适性，能够简单直观地完成定 性与定量之间的转换，在处理模糊信息不完整等不 确定性问题上有一定的优势。 随着自身理论的完善， 在装备保障体系效能评估 量评价
收稿日期 2010-12-02 改稿日期 2011-04-29
1
引言
随着电力系统朝着超高压、大容量方向发展，
以及社会对供电可靠性要求的提高，迫切需要对电 力设备运行状态进行状态检修。 采取状态检修策略， 可以使预防性维修向预知性维修过渡，从“到期必 修”过渡到“应修必修，修必修好”。作为电力系
态的准确评估和趋势预测，保障电网稳定运行 [2]。
∶ U→ [上的分布称作云，记为云 C(x )。每一 个（ x ，(x )）称为云滴。许许多多的云滴集合起来 就形成了云。云的数字特征量为期望 Ex 、熵 En、 超熵 He 。 其中期望表示云滴在论域空间分布的期望 值；熵是概念模糊度的量度；超熵是熵的熵，反映 了熵的离散程度，也反映云滴的凝聚程度。在正态 分布和钟形隶属函数的基础上，正态云模型逐步发
2.2
绝缘评估等级划分 相对劣化度具有量纲统一化、指标间对比直观
、土地评价
[16]
、空气质
的优点，因此本文引入相对劣化度来表征各指标偏 离正常状态的程度。其值域为 [0 ，1]，0 和 1 分别表 征指标相对劣化度 x m 处于劣化的初始状态和结束 状态。越大越优的指标用式（ 1）计算（如击穿电压 等指标） ，越小越优指标用式（ 2 ）计算（如 C2 H2 含量等指标） 。
Failure mechanisms of power transformers are complex, and the determination of
fuzzy membership function is subjective and fails to take randomness into account. Beside, dissolved gas analysis (DGA) alone does not provide sufficient information to predict potential failures of a transformer. Aiming at these problems, an assessing model of transformer insulation is proposed base upon fuzzy cloud theory. Based on the determination of variable index weights, insulation condition system was established and insulation grade was classified. The cloud model was used to describe the fuzziness and randomness of the transformer and assess the condition of transformer insulation combined with infrared thermal imaging method and DGA method. Case studies and comparison analyses with other assessing method show that fuzzy cloud model analysis method is feasible and effective, and the method also offers a new way of assessment for transformer insulation condition. Keywords： Power transformer, condition assessment, condition maintenance, cloud model, cloud membership function, variable weight 统的关键节点，电力变压器一旦发生故障，轻则影 响经济效益，重则造成严重的社会影响 [1] 。当前， 绝缘故障已成为变压器故障的主因之一。因此，对 变压器绝缘状态进行正确的评估，从而确定切实有 效的检修策略是电力企业追求的目标。但是，电力 变压器内部结构错综复杂难以有效评估。只有搭建 科学合理的评估模型，收集相关的特征量数据，采 用合理的信息融合方法，才能实现对变压器运行状