電力設備故障診斷與檢修決策支持系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文首先對目前國內(nèi)外電力設備狀態(tài)檢修及狀態(tài)檢修策略的發(fā)展狀況進行了綜述，然后以變壓器為典型設備，在文[1]和[2]已提出的變壓器故障診斷及狀態(tài)檢修智能決策系統(tǒng)的基礎上，進一步深化完善該系統(tǒng)。主要工作如下： 1、介紹了國內(nèi)外電力設備故障診斷、狀態(tài)檢修技術(shù)的發(fā)展，闡述了基于故障模式特征的電力設備檢修策略的選擇方法。著重討論了開展狀態(tài)檢修的基本原則、實施過程。并提出了改進的變壓器故障診斷及狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。 2、在文[

2、2]中已提出的變壓器故障診斷系統(tǒng)模型是采用ID3決策樹算法，這種算法只能構(gòu)成單變量決策樹，其最大的不足在于每個結(jié)點上只檢驗單個屬性，這使得使用：ID3算法構(gòu)造的決策樹忽視了屬性間的關(guān)聯(lián)性，決策樹中會出現(xiàn)某些子樹重復出現(xiàn)，有些屬性在決策樹的某一條路徑上被多次檢測等問題。粗糙集(Rough Set，RS)理論是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學工具，能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律

3、。本文嘗試采用一種基于粗糙集理論來構(gòu)建變壓器故障診斷多變量決策樹的算法。該方法選擇變壓器故障決策表的相對于決策屬性的范化作為決策樹的根節(jié)點，再選擇粗糙度最小的條件屬性作為下一個分枝節(jié)點的檢驗屬性，形成結(jié)構(gòu)更為簡潔合理的變壓器故障診斷多變量決策樹。通過實例比較驗證了該方法的有效性，克服了常規(guī)ID3算法的不足。 3、在文[2]中已提出的變壓器狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)模型采用的是層次分析法(AHP)。這種方法主要應用于層次、元素相對非常清

4、晰的決策系統(tǒng)中，并且不是直接用模糊特征來描述模糊性，而是利用1，2，…，9這幾個簡單整數(shù)，在決策問題中通過形成一個互為倒數(shù)的判斷矩陣來間接建立數(shù)學模型，有一定的缺陷。而且由于人為的參與，使得決策者的主觀判斷及對問題的理解不同從而對決策結(jié)果有著較大的影響。本文嘗試采用一種基于熵權(quán)的變壓器檢修方案模糊層次分析與評判方法。該方法采用三角模糊數(shù)來建立判斷矩陣，改善了在層次分析法中所給出判斷矩陣的不平衡問題。根據(jù)水平截集和樂觀指標，進行模糊區(qū)間運