Файл: Диссертация на соискание ученой степени.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Диссертация

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 321

Скачиваний: 6

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Подсистема сбора данных

Подсистема формирования знаний База знаний

1,

 

exp

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ Агрегирование – это определение степени истинности условий для каждого правила в системе нейро-нечеткого вывода – минимизация значений всех подусловий.Аккумуляция – это определение функции принадлежности для каждой из переменных. Аккумуляция выполняется с целью объединения всех степеней истинности подзаключений для определения функции принадлежности каждой из выходных переменных.Дефаззификация – переход от функции принадлежности выходной лингвистической переменной к её четкому (числовому) значению.Система нечеткого логического вывода – это процесс получения нечетких заключений об объекте на основе данных о его текущем состоянии, в виде нечетких условий или предпосылок.Фаззификация – преобразование входных данных в нечеткие переменные с помощью функций принадлежности для определения соответствия входных данных термам лингвистических переменных. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Биргер И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер - М.: Машиностроение, 1978.– 240 с. Клюев В. В. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник / В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, В. Н. Филинов и др. - М.: Машиностроение, 2003. – 657 с. Сви П. М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения / П. М. Сви. - М.: Энергоатомиздат, 1992.– 240 с. Концепция диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО "ФСК ЕЭС". М., 2004.- 188 с. Объем и нормы испытаний электрооборудования: РД 34.45- 51.300– 97: утв. Департаментом науки и техники РАО «ЕЭС России» 08.05.97. – М. : ЭНАС, 2004. – 153 с. Екатеринбургская электросетевая компания. Годовой отчет ОАО «ЕЭСК» за 2012 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.eesk.ru/actioners/Otchetnie_dokumenti/Ezhegodnaja_otchetnost. – Загл. с экрана (дата обращения 05.02.2015). МРСК Урала. Годовой отчет 2012 [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://report2012.mrsk-ural.ru/reports/mrskural/annual/ 2012/gb/Russian/9030.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Россети. Годовой отчет 2009 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.rosseti.ru/investors/info/year/. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Галкин В. С. Вопросы проектирования автоматизированных систем мониторинга электрооборудования на подстанциях 500–220 кВ с учетом обеспечения надежности электрических сетей / В. С. Галкин, Т. М. Лангборт, В. А. Липаткин, В. А. Смирнов // Электрические станции. – 2006. – № 7. – С. 66–67. Спарлинг Б. Д.. Повышение уровня мониторинга и диагностики для оптимизации передачи и распределения электроэнергии в целях улучшения финансовых показателей / Б. Д. Спарлинг // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования / под ред. А. И. Таджибаева, В. Н. Осотова. – СПб., 2005. – Вып. 28. – С. 178–202. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции: ежемесячный производственно-технический журнал. - 1997. - N 6. - С. 25-27. Димрус [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dimrus.ru/texts.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов: ГОСТ 18353 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 11.11.79. – М., 1979. – 18 с. Контроль неразрушающий магнитный. Термины и определения: ГОСТ 24450 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 28.11.80. – М., 1980. – 6 с. Контроль неразрушающий электрический. Термины и определения: ГОСТ 25315 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.82. – М., 1982. – 7 с. Контроль неразрушающий вихретоковый. Термины и определения: ГОСТ 24289 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.06.80. – М., 1982. – 10 с. Контроль неразрушающий радиоволновой. Термины и определения: ГОСТ 25313 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.80. – М., 1982. – 8 с. Контроль неразрушающий. Методы теплового вида. Общие требования: ГОСТ 23483 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 08.02.79. – М., 1979. – 14 с. Контроль неразрушающий оптический. Термины и определения: ГОСТ 24521 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 23.02.82. – М., 1982. – 4 с. Контроль неразрушающий радиационный. Термины и определения: ГОСТ 24034 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 12.03.80. – М., 1980. – 12 с. Контроль неразрушающий. Методы акустические. Общие положения: ГОСТ 20415 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.12.80. – М., 1980. – 6 с. Контроль неразрушающий. Капиллярные методы. Общие требования: ГОСТ 18442 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 15.05.80. – М., 1980. – 16 с. Khalyasmaa А. I. Electrical equipment life cycle monitoring / А. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, D. A. Glushkov, D. A. Baltin, N. A. Babushkina // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 1008-1009 – P. 536–539. Бром А. Е. Базовая модель стоимости жизненного цикла энергетического оборудования / А. Е. Бром, О. В. Белова, А. Сиссиньо // Гуманитарный вестник. – 2013. – Вып. 10. – С. 1–11. Давиденко И. В. Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования. / В. Н. Осотов, И. В. Давиденко // Учебное пособие для студентов и специалистов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. – 117 с. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации оценки технического состояния силового оборудования на электрических подстанциях / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вопросы современной науки и практики. – 2013. – №1(45). – С. 289–300. Осотов В. Н. Некоторые аспекты оптимизации системы диагностики силового электрооборудования на примере Свердловэнерго: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Осотов Вадим Никифировоч. – Екатеринбург, 2000. – 31 с. Основные положения (Концепция) технической политики в электроэнергетике России на период до 2030 года. ОАО РАО «ЕЭС России». [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступ: http://www.rao- ees.ru/ru/invest_inov/concept_2030.pdf. – Загл. с экрана (дата обращения: 05.02.2015). Asset management systems. Разработка методических указаний по оценке технического состояния оборудования «Холдинг МРСК» электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://amstm.ru/projects/holding_mrsk/. – Загл. с экрана (дата обращения 01.03.2015). Попов Г. В. Экспертная система оценки состояния электрооборудования «Диагностика+» / Г. В. Попов, Е. Б. Игнатьев, Л. В. Виноградова, Ю. Ю. Рогожников, Д. А. Ворошина // Электрические станции. – 2011. – № 5. – С. 36–45. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции. – 1997. – №6. – С. 25–27. Давиденко И. В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов, С. В. Туркевич // Энергетик. – 2000. – № 11. – С. 52–56. Хальясмаа А. И. Оценка состояния силовых трансформаторов на основе анализа данных технической диагностики / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вестник ЮУрГУ. – 2013. – Том 13. – №2. – С. 114–12. Шутенко О. В. Анализ функциональных возможностей экспертных систем, используемых для диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования [Электронный ресурс] / О. В. Шутенко, Д. В. Баклай, // Вестник НТУ «ХПИ». – 2010. – С. 179–193. Кокин С. Е. Энерго-информационные модели функционирования и развития систем электроснабжения больших городов: дис. д-р. техн. наук: 05.14.02 / Кокин Сергей Евгеньевич. – Екатеринбург, 2013. – 367 с. Дмитриев С. А. Мониторинг системы электроснабжения мегаполиса на основе объектно-ориентированной графовой модели: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Дмитриев Степан Александрович. – Екатеринбург, 2007. – 174 с. Мошинский О. Б. Разработка модели оценки функционального состояния системы электроснабжения мегаполисов: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Мошинский Олег Борисович. – Екатеринбург, 2011. – 199 с. Соколов В. В. Ранжирование состаренного парка силовых трансформаторов по техническому состоянию / В. В. Соколов // Современное состояние и проблемы диагностики силового электрооборудования: материалы совместного заседания совета специалистов по диагностике силового электрооборудования при УРЦОТ и секции «Техническое обслуживание, мониторинг и диагностика электрооборудования» Четвертой Всерос. науч.-техн. конф. Новосибирск: НГТУ. - 2006. Хальясмаа А. И. Автоматизированная система принятия решений для оценки фактического состояния электрооборудования / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин // Сборник трудов V международная молодёжная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи - 2014». – 2014. –С. 187–193. Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System / J.-S. R. Jang // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. - 1993. - N 23. - C. 665 - 685. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. – 1987. – Т.21. – С. 131–164. Нейронные сети в Matlab. Предварительная обработка данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://neural- networks.ru/Predvaritelnaya-obrabotka-dannyh-59.html. – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Левин В. М. Диагностика и эксплуатация оборудования электрических сетей: учебное пособие / В. М. Левин. – Новосибирск: изд-во НГТУ, 2010. – 97 с. Управление знаниями. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: https://sites.google.com/site/upravlenieznaniami/inzeneria -znanij/bazy-znanij.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Портал искусственного интеллекта. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/knowledge-bases.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Энергетика и электрификация. Термины и определения: ГОСТ 19431 – 84: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 27.03.84. – М., 1986. – 73 с. Васильев A. A. Электрическая часть станций и подстанций: Учебник для вузов / A. A. Васильев, И. П. Крючков, Е. Ф. Наяшкова и др. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 576 с.: Неклепаев Б. Н. Электрическая часть электростанций и подстанций. Справочные данные для курсового и дипломного проектирования: Учеб. Пособие для вузов / Б. Н. Неклепаев, И. П. Крючков. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 608 с. Электрическая часть электростанции и электрической сети. Термины и определения: ГОСТ 24291 – 90: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам 27.12.90. – М., 1992. – 153 с. Глушков В. М. Энциклопедия кибернетики: в 2 т. / В. М. Глушков, Н. М. Амосов, И. А. Артеменко. – Киев: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974. 2 т. - 624 с. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации систем оценки фактического состояния электрооборудования для энергетических предприятий / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, Д. А. Глушков // Научное обозрение. – 2013. – №4. – С. 241–245. Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ 53480 – 2009: утв. Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 09.12.2009 г. 15.11.89. – М.: Стандартинформ, 2010. – 33 с. Методические указания по оценке состояния и продлению срока службы силовых трансформаторов: РД ЭО 0410 – 02: принят и введен в действие концерном «Росэнергоатом» 01.01.2004. – М. : Альвис, 2004. – 44 с. Учебник по базам данных. Типы моделей данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dssp.petrsu.ru/IVK/book/ 2/2_1_3.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).


В результате расчета и анализа основных характеристических параметров сети для оценки состояния трансформатора на основе ХАРГ определенно, что оптимальной функцией, как видно из Табл. 19, является пи- подобная функция принадлежности. Что также подтверждается наименьшими ошибками обучения и тестирования: 0,046% и 4,9% для электрического дефекта и 0,047% и 5,2% для термического дефекта соответственно.

Анализ ошибок первого и второго рода на тестовой выборке из 40 пар (при анализе и электрического и термического дефектов) также подтвердил эффективность использования пи-подобных функций принадлежность, при этом из двух ошибочно определенных неисправностей в силовых трансформаторах обе ошибки относятся к ошибкам первого рода («ложный дефект»).

Проведенный анализ характеризует систему как достаточно достоверную и 5 % ошибок в определении состояния трансформаторов в данном случае можно считать хорошим результатом.

    1. Оценкасостояниямагнитопроводатрансформатора

Оценка состояния магнитопровода трансформатора на базе разработанной модели выполнена на основе измерений потерь холостого хода. Увеличение потерь холостого хода в трансформаторе, как и изменение газосодержания в масле, может свидетельствовать о неисправностях и, соответственно, характеризовать состояние магнитопровода трансформатора.

Опытные расчеты оценки состояния магнитопровода выполнялись для тех же силовых масляных трансформаторов 110 кВ, что и в предыдущем подразделе 4.1, на основе данных пофазных измерений потерь
холостого хода для каждого из трех случаев – замкнутой накоротко обмотки каждой из фаз а, b, c соответственно.

Отличие исходных и измеренных при эксплуатации значений потерь холостого хода не должно превышать 30% 100, поэтому число функций

принадлежности (описывающих принадлежности к состояниям

D1 и

D2 ) для

каждой из фаз равно двум ( D1 соответствует нормальному состоянию, а D2
неисправному, но работоспособному состоянию). В ходе выполнения диссертационной работы с помощью метода нечеткой кластеризации было определено два возможных вида функций принадлежности – прямоугольные и пи-подобные.

Основные характеристические параметры сети на основе данных потерь холостого хода и результаты расчетов приведены в Табл. 20.

Таблица 20 Основные характеристические параметры сети для оценки состояния магнитопровода трансформатора

ANFIS данные

Значения

Тип функций принадлежности

Прямоугольная

Пи-подобная

Число пар в обучающей выборке

74

74

Число пар в тестируемой выборке

70

70

Средняя ошибка обучения, %

0,092

0,084

Средняя ошибка тестирования, %

5,2

4,7

Ошибки первого рода, шт.

2

2

Ошибки второго рода, шт.

2

1

Разработанная структура нейро-нечеткого логического вывода для оценки состояния магнитопровода трансформатора на основе данных потерь холостого хода представлена на Рис. 41.

В результате расчета и анализа основных характеристических параметров сети для оценки состояния магнитопровода трансформатора на основе данных потерь холостого хода было определенно, что оптимальной функцией принадлежности для оценки состояния магнитопровода силовых трансформаторов по данным потерь холостого хода, как видно из Табл. 19, является пи-подобная функция принадлежности.

Выбор в пользу варианта использования пи-подобных функций принадлежности подтверждается наименьшими ошибками обучения (0,084%) и тестирования (4,7%).





Рисунок 41 – Структура нейро-нечеткого логического вывода для оценки состояния магнитопровода на основе данных потерь холостого хода Анализ ошибок первого и второго рода на тестовой выборке из 70 пар

также подтвердил эффективность использования пи-подобных функций принадлежности, при этом из трех ошибочно определенных неисправностей магнитопровода две ошибки относились к ошибкам первого рода («ложный дефект») и одна ошибка являлась ошибкой второго рода («пропуск дефекта»).

    1. Оценкасостояниятвердойизоляциитрансформатора

Одной из характеристик твердой изоляции силового трансформатора

110 кВ является сопротивление его изоляции. Поэтому в данной модели оценка состояния твердой изоляции силового трансформатора выполнялась по данным измерений одноминутного сопротивления изоляции трансформатора R60 (испытаний постоянным током). Согласно 100 наименьшее сопротивление изоляции обмоток трансформатора R60, приведенное к 20˚С, при схемах измерения BH-CH+HH+K, CH-HH+BH+K и HH-BH+CH+K не должно уменьшаться по сравнению с предыдущим измерением более чем в два раза.

Исходя из сказанного, число функций принадлежности (описывающих

принадлежности к состояниям

D1 и

D2 ) для каждого сопротивления

изоляции равно двум ( D1 соответствует нормальному состоянию, а D2
неисправному, но работоспособному состоянию). В ходе выполнения диссертационной работы с помощью метода нечеткой кластеризации было определено два возможных вида функций принадлежности – прямоугольные и пи-подобные.

Разработанная структура нейро-нечеткого логического вывода для оценки состояния твердой изоляции трансформатора на основе данных измерений сопротивления изоляции обмоток трансформатора R60 представлена на Рис. 42.



Рисунок 42 – Структура нейро-нечеткого логического вывода для оценки состояния твердой изоляции на основе данных измерений сопротивления изоляции R60

Основные характеристические параметры сети на основе данных измерений сопротивления изоляции обмоток трансформатора R60 и результаты расчетов приведены в Табл. 21.


Таблица 21 Основные характеристические параметры сети для твердой изоляции трансформатора

ANFIS данные

Значения

Тип функций принадлежности

Прямоугольная

Пи-подобная

Число пар в обучающей выборке

74

74

Число пар в тестируемой выборке

70

70

Средняя ошибка обучения, %

0,054

0,050

Средняя ошибка тестирования, %

4,0

3,5

Ошибки первого рода, шт.

2

3

Ошибки второго рода, шт.

1

0

В результате расчета и анализа основных характеристических параметров сети для оценки состояния твердой изоляции трансформатора на основе данных измерений сопротивления изоляции R60 было определено, что оптимальной функцией принадлежности, как видно из Табл. 21, является пи- подобная функция принадлежности. Выбор в пользу варианта использования пи-подобных функций принадлежности подтверждается наименьшими ошибками обучения (0,050%) и тестирования (3,5%).

Анализ ошибок первого и второго рода на тестовой выборке из 70 пар также подтвердил эффективность использования пи-подобных функций принадлежности, при этом из трех ошибочно определенных неисправностей твердой изоляции все ошибки относились к ошибкам первого рода («ложный дефект»).

    1. Оценкасостоянияобмотоктрансформатора

Общее состояние его обмоток, можно определить по данным
омических сопротивлений постоянному току обмоток. Сопротивления отдельных фаз не должны различаться более чем на 2%.

С помощью метода нечеткой кластеризации было определено два возможных вида функций принадлежности – прямоугольные и пи-подобные. Результаты расчетов для каждого из вариантов представлены в Табл. 22. Сформированная структура нейро-нечеткого логического вывода

представлена на Рис. 43.

Таблица 22 Основные характеристические параметры сети для ОТС обмоток трансформатора по данным омических сопротивлений

ANFIS данные

Значения

Тип функций принадлежности

Прямоугольная

Пи-подобная

Число пар в обучающей выборке

74

74

Число пар в тестируемой выборке

70

70

Средняя ошибка обучения, %

0,096

0,089

Средняя ошибка тестирования, %

4,1

3,8

Ошибки первого рода, шт.

1

2

Ошибки второго рода, шт.

2

1




Рисунок 43 Структура нейро-нечеткого логического вывода

для оценки состояния обмоток трансформатора на основе данных омических сопротивлений

В результате расчета и анализа основных характеристических параметров сети для оценки состояния обмоток трансформатора на основе

данных оммических сопротивлений, как видно из Табл. 22, было определено,