电工电能新技术

作者：贺馨仪1， 董明1， 刘文君1， 王彬1， 徐元孚2， 杜明3

单位：1. 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室， 陕西 西安 710049；
\r\n2. 国网天津市电力公司电力科学研究院， 天津 300384；
\r\n3. 国网天津市电力公司， 天津 300143

关键词：变压器运行态势, 马尔科夫链, 多源数据融合, 多层感知机模型

基金：国家电网公司总部科技资助项目(SGTJDK00DWJS2000309)

为了应对日益复杂的电网设备监控一体化要求，有必要完善电力变压器态势感知模型，以辅助监控人员在海量且离散的监控信息中及时发现状态有劣化趋势的变压器，并提前作出应对。而目前的变压器状态感知技术具有数据来源单一且实时性较差的普遍性问题，且仍需要监控人员结合遥测信息作出人工分析与预判，无法完全满足电网设备监控要求。本文基于多源数据融合技术，通过关联挖掘变压器告警信息、缺陷管理记录、设备检修记录、离线试验报告和输变电在线监测数据，提取了五个变压器运行态势评估的维度特征。通过构建多层感知机模型，建立基于马尔科夫链原理的变压器状态转移模型，可提前2 h对其可能发生的缺陷进行预测并达到了很好的效果，并确定了变压器状态预警指标，为监控人员提前对变压器运维工作的部署提供充分时间。

来源：2023年第4期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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