Page 20 - 电力与能源2023年第六期

566 茅晓鹏，等：计及时空波动的电力变压器多维度动态评估模型

行业的深入发展 ［3-4］ ，电力系统中集成了大量多维 变化情况。因此，除试验数据评估之外，引入监测
化、信息化、实时性的电力业务数据。如何深入挖 数据类型的评估对象，可进一步确保时间维度评
掘各类型、各维度的数据资源的价值，对电力变压 估数据来源的广泛性和实时性 ［11］ 。
器状态进行实时动态全面评估，是当前大数据技 1.1.1 试验数据评估指标
术背景下输变电设备状态评估中的重要研究方 变压器例行试验主要分为特性试验和绝缘试
［2］
向，也是电网企业迫切需要解决的技术问题。 验 ，提取其中的关键试验数据搭建试验数据的
目前针对输变电设备运行状态的评估主要集 评估指标，如图 1 所示。
中在以下两个方面：建立综合评估指标体系 ［5-10］ ，
研究改进的评估方法。文献［5-6］以变压器为对
象，采用卷积神经网络和数字孪生技术等对变压

器的运行状态进行评估，但大多数依靠平台流程，
未建立具体的评估模型。文献［7-8］提出了多层
次评估模型和基于区间层次分析法（APH）的变
压器状态评估模式，但其评估指标仍局限于试验
数据等静态指标。文献［9-10］在试验数据的基础
上增加了变压器监测数据等动态评估指标，但对 图 1 试验数据的评估指标
于变压器当前运行状态的环境及内部结构的变化 1.1.2 监测数据评估指标

未有体现。 变压器监测数据涵盖了外观监测、运行工况
基于以上问题，本文在以往基于试验数据、监 监测等多类型数据。其中，外观监测主要采用图
测数据等评价指标的基础上，从时间和空间两个 片视频的画面数据和声音数据进行在线监测；运
维度出发，构建包含试验数据、监测数据的时间评 行工况监测则主要针对设备现场的各种指针仪表

价指标和包含外部环境数据、内部结构数据的空 数据的在线返回，以及电压电流物理量数据的实
间评价指标；此外，本文还考虑时空波动的影响对 时记录。监测数据评估指标如图 2 所示。
指标权重进行动态修正，从而建立一个多维度的
动态评估模型；在此基础上利用属性区间识别方
法进行最终的设备状态动态评估。

1 基于时空维度的变压器状态评估指标

1.1 变压器状态的时间维度评估指标
目前，应用于状态评估的数据一般为设备的

历史试验数据，也是能直观反映设备状态的最关
键数据。这类数据主要集中反映了设备在长时间 图 2 监测数据的评估指标
的带负荷运行以及各类热应力、电应力、机械应力
实时物理量的指标好坏采用单位时间段内的
的多重影响下，其性能的老化程度，即变压器状态 变化率来表征，单位时间段的取值为 5 min，指标
随时间变化的性能特征量。因此，在评价指标中 如式（1）和式（2）所示。

最常见的试验数据是时间维度的评价数据。随着 单位时段内电流变化率 x SJ8：
电力监控设备的智能化发展，除了常规的试验数
I max [( t J - 5 )，t J ] - I min [( t J - 5 )，t J ]
x SJ8 = （1）
据，还可以获取到多渠道、多类型的监测数据，这 I ave [( t J - 5 )，t J ]
些数据同样反映了设备随时间推移而产生的运行 单位时段内电压变化率 x SJ9：