2011年第5卷第1期 2011,Vol.5,No.1
南方电网技术
SOUTHERNPOWERSYSTEMTECHNOLOGY
文章编号：1674-0629(2011)01-0070-04
中图分类号：TM401+.1：TM407
研究与分析 Study & Analysis 文献标志码：A
用TOPSIS和BP网络的电力变压器
基于模糊
故障诊断方法兰华，郑广瑞，廖志民
（东北电力大学电气工程学院，吉林吉林，132012）
摘要：针对传统故障诊断技术中存在诊断模型结构复杂以及收集故障样本数据非常繁项的问题，将TOPSIS方法在Vague 集下进行扩展。介绍了Vague集的基本概念及其相似度量方法，以及使用Vague集表达的语义变量集，并据此对原始样本集进行优劣排序和聚类，从而缩减了样本集的容量，使得故障特征信息量和映射空间复杂度的问题在一定程度上得以平衡。在此基础上构建了适应于变压器故障诊断的BP网络诊断模型，实现对不同类型数障的诊断。算例分析表明，此
方法与传统的变压器数障诊断的方法相比较具有明显的优越性。关键词：DGA：模潮理论；TOPSIS：变压器；故障诊断
FuzzyTOPSISandBPANNBasedFaultDiagnosisMethodfor
PowerTransformer
LAN Hua, ZHENG Guangrui, LIAO Zhimin
(School of Electrical Engineering, Northeast Dianli University, Jilin, Jilin 132012, China)
Abstract: Aiming at the problem of diagnosing the structure of model and collecting the data of failure sample being very complicated in the traditional diagnosis technology, this paper extendes the method of TOPSIS on vague sets, The basic concepts of vague sets, similarity measurement and the usage of semanteme variable set expressed by vague value are introduced. Hereby the original sample data can be distinguished and clustered so to reduce the quantity of sample data enough to somehow balance the fault feature information and the mapping space complexity. Furthermore, a BP neural diagnosing network is constructed for diagnosis of all kinds of transformer faults. The cases analysis indicate that the proposed method has obvious advantage than the conventional diagnosis methods for transformer faults.
Key words: DGA; fuzzy theory; TOPSIS; transformer; fault diagnosis
电力变压器是整个电力系统的核心设备之一，其工作状态直接影响整个系统能否安全稳定运行。因此研究变压器的故障诊断方法具有十分重要的意义
油中溶解气体分析（dissolvegasanalysis，DGA）是目前诊断变压器潜伏性故障最有效方法之一。油中溶解气体的组份和含量在一定程度上可以反映出变压器故障状态，可将其作为反映变压器故障的特征量(2)。本文采用模糊TOPSIS法解决收集样本优化问题，通过对DGA样本数据进行模糊处理进而实现优劣排序和分类，并根据优化样本数据构建BP 神经网络，对故障样本的不同故障状态进行模式识
别和诊断分析。万方数据
1Vague集的基础理论 1.1Vague集的概念
定义1：设论域U为一个非空集合，它的元素用x表示。A是U上的一个Vague集即U上的一对隶属函数t和fa，可表示为：
ta: U-→[0, 1], fa: U-[0, 1]
满足条件：
[()()()()() 其中：ta为Vague集A的真隶属函数，表示支持xEA 的证据的求属度下界：fa为Vague集A的假隶属函数,表示反对xEA的证据的束属度下界。
设A为一个Vague集，当U连续时，将其表示为