标准规范下载简介和预览
基于云物元分析原理的电力变压器故障诊断方法研究云模型可以分为正态云模型、梯形云模型和矩 形云模型等，而其中正态云模型是最基本也是应用 最广泛的云模型之一，笔者基于正态云模型进行改 进。正态云模型可用3个数字特征来刻画：期望值 Ex(ExpectedValue）嫡E(Entropy）和超熵H(Hyper Entropy)。 期望值E：是属性在论域中的中心值，是最能 够代表这个属性，换句话说，它100%地隶属于这个 属性。 嫡E：是属性概念模糊度的量度，反映了在论 域中可被这个属性所接受的数值范围，体现了属性 概念亦此亦彼性的裕度。嫡越大，越模糊。 超H：是熵的不确定性的度量，反映了云滴 的离散程度。超熵越大，云滴离散度越大，隶属度的 随机性也越大。它反映属性样本出现的随机性，揭示 了模糊性和随机性的关联性。
路基软基处理塑排板施工方案1.3云模型的代数运算法则
给定论域U上的两个云C，（Ex，，En，，He，）、C E，E，，H。），令C与C代数运算的结果为C
(E，E，H），运算法则如下。 加法：
（E.E..H.）.运算法则如下。
（1） （2） （3）
2.1云物元模型的建立
代表样本出现的随机性。通过这3个值的定义，就可 以用云模型来替代v值，云物元模型为
N C1 (Ex,En,He R ： ： ： 1 Cn(Ex，EnHe) R
考虑各种故障类型分类边界的不确定性，这种处理 实质是将故障诊断视为一个确定性的数学模型，不 够完善。笔者基于云物元分析原理对变压器故障诊 断进行研究，其主要步骤如下。
基于云物元模型的关联函数，可分为以下两种 情况8]
2.2.1数值与云物元之间的关联度
首先，产生一个均值为E、标准差为H。的正态 随机数E；然后，令该数值为x,称为云滴；最后计 算x属于这个云模型关联度y。y为
3.1确定变压器故障类型的标准云模型
DGA三比值法的标准云物元模型为
N;c(ExEn，He）; C2(Ex，En，He2) C3(Ex，EnHe）;
Rg为第j种故障的物元；N为第j种故障的名 称；C1，C2，C3分别对应CH/CH4、CH/H2、CH/CH 3个比值；(Ex，EnHe)(Ex，EnHe)(ExEn He）分别为3个比值中各比值在第j中故障的标 准云模型。 在建立云模型时，首先将比值范围看作一个双 约束空间[C，Cm]，并参考IEC比值范围的数据编 码，对约束空间边界值构成的区间进行适度扩展，再 采用文[16]给出的区间与云模型的转换关系得E.和 气
2.2.2云物元与云物元之间的关联度
表1无故障类型CH/CH的IEC编码范围小于 0.1,双约束空间为[0，0.1]，充分考虑右边界的不确定 性，适度扩展后修正为[0,0.11],再应用上式，可获 得的云模型为（0.055，0.018.0.001)。
2.3云物元分析原理图
云物元分析原理图见图1。
图1云物元分析原理图
基于云物元分析原理的变压器故障诊断
基于物元理论的变压器故障诊断方法中，没有
油色谱样本的特征元模型R。为
9 C1 V ： +*.
计算特征物元与故障标准云物元的关联度 特征物元与故障标准云物元的关联度为
3.3计算特征物元与故障标准云物元的
特征物元与故障标准云物元的关联度为
式(22）中.0是权系数，取1/3[3]
3.4确定变压器故障类型
ko（q）=maxk;（v:） 式（23）中in为故障类型。
23)中jo为故障类型。
式（23）中，j为故障类型
(1)实例1为某变压器油色谱分析数据：CH 47.7,CH=75.7,CH=68.7,H=176.0,CH=205.9，采
表1IRC三比值法判断故障性质云模型列表
用云物元分析原理对这台变压器进行故障诊断分析。 变压器油色谱数据待评物元Ra为
9 C0.91 Ro C21.17 1.59
砖混结构工程施工组织设计投标书IEC比值范围的云模型
为了进一步检验基于云物元的变压器故障诊断 方法的正确性和优越性，采集了200个油色谱样本 （实际故障类型已知），分别采用IEC法、物元法和 笔者提出的方法对变压器进行故障诊断，诊断结果 3种方法的准确率依次为73%，89%和94%，证明了 笔者提出的方法的正确性和优越性。
计算待评物元与标准云物元之间的关联度，结 果见表2。由此，即可确定变压器的故障类型是低能 量放电，与实际故障类型一致。然而，基于IEC法和 物元法[3进行故障诊断的结果分别是无法确定和中 温过热、低能量放电两种，均与实际故障类型不符。
表2 关联度计算结果
(2)实例2为某变压器油色谱分析数据：H=56， CH=61,CH=75,CH=32,CH=31 采用云物元分析原理进行变压器故障诊断，诊断 本台变压器的故障类型是中温过热（300～700℃）。 IEC三比值法编码无法确定变压器的故障类型。实 际故障类型是变压器有过热的现象。 (3)实例3为某变压器油色谱分析数据：H=181， CH=262,CH=41,CH4=28,CH=0 采用云物元分析原理进行变压器故障诊断，诊 断该变压器发生了低中温过热。IEC编码是020；物 元法对该变压器进行故障诊断，得到变压器发生了 低温过热；而实际对变压器进行检修发现，变压器发 生了低中温过热该变压器发生的是双重故障
提出了一种基于云物元分析原理和DGA的电 力变压器故障诊断新方法。建立了变压器故障的标 准云物元模型tcadbm 25-2020标准下载，通过计算特征物元与标准云物元之 间的关联函数，可以实现对变压器故障模式的有效 识别。实例分析证明，笔者提出的方法能充分反映 故障诊断的不确定性本质，与IEC三比值法和传统 物元理论方法比较，具有更高的故障诊断准确率
装等环节，但加强对PT、避雷器间隔的验收，仍是排 除该部位安全隐患行之有效的办法