專利名稱：基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法
技術領域：
本發(fā)明屬于牽引供電系統(tǒng)故障診斷技術領域，尤其涉及一種基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法。
背景技術：
牽引供電系統(tǒng)是鐵路的供電系統(tǒng)，一旦其某個部分發(fā)生故障造成供電中斷，不僅影響所供電線路的列車的正常運行，在當前大密度大流量的鐵路運輸系統(tǒng)中，甚至可能引發(fā)連鎖反應，造成多條鐵路線路的運行不暢，造成重大的經(jīng)濟損失。作為牽引供電系統(tǒng)的重要組成部分，牽引變壓器的安全運行直接關系到牽引供電系統(tǒng)的可靠穩(wěn)定工作，進而關系到鉄路的正常有序運行。因此，牽引變壓器的正常運行是對牽引供電系統(tǒng)，鉄路系統(tǒng)正常運行的重要保證。為了保證鐵路運行的暢通，要求牽引變壓器具有極高的運行可用性可靠性和安全性。然而，因為設備制造問題和運行環(huán)境及運行時間的問題，牽引變壓器不可避免的會發(fā)生ー些故障。所以，為保障牽引變壓器的正常運行，就需要實時掌握牽引變壓器的運行狀態(tài)，當其發(fā)生微小故障運行于不正常狀態(tài)時，要能及時發(fā)現(xiàn)并進行處理，避免故障進ー步發(fā)展損壞設備造成供電中斷；同時，當其發(fā)生嚴重故障造成供電中斷時，需要盡快的查找到故障原因并盡可能的采取有效措施恢復供電，以縮短停電時間減少因停電帶來的經(jīng)濟損失。目前牽引變壓器診斷方法主要有兩個方面第一種是先觀測單一的參數(shù)如溫度、超聲波、絕緣紙含水量等，通過分析參數(shù)變化對變壓器進行診斷，但這種方法只能診斷某一方面的故障，無法進行綜合診斷；第二種是人工智能的方法，如專家系統(tǒng)的應用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，但專家系統(tǒng)經(jīng)驗知識獲取困難，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的樣本數(shù)據(jù)，診斷系統(tǒng)的開發(fā)時間均較長。基于模型診斷(Model-based Diagnosis, MBD)的方法是二十世紀七十年代提出來的，MBD使用的是診斷對象原理結構及知識，沒有知識的積累過程，同時系統(tǒng)的建模和系統(tǒng)的診斷推理是完全分開的兩部分，具有很好的獨立性和移植性。文獻“劉志剛，鐘煒，鄧云川，曲昌軍.牽引變電站故障的基于模型診斷方法.中國電機工程學報，2010，30 (34)36-41”將MBD用于牽引變電站故障的診斷，但在牽引變壓器本身設備診斷方面采用簡單了等效元件方式，不能對牽引變壓器的具體故障進行診斷，僅能診斷牽引變壓器兩側電路的故障；另外，在診斷方式上僅是單層建模和直接推理的方式，并不能對牽引變壓器的故障進行有效和全面診斷。為了改變牽引變壓器故障診斷方面遇到的困難和彌補專家系統(tǒng)存在的不足，將MBD方法用于牽引變壓器建模并進行變壓器故障診斷具有十分重要的實際意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法，用以解決牽引變壓器常規(guī)診斷方法的不足。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是ー種基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法，對牽引供電系統(tǒng)是鐵路的供電系統(tǒng)中關鍵設備牽引變壓器提供實時的故障診斷。所述方法包括以下手段步驟1:根據(jù)牽引變壓器結構，建立牽引變壓器結構抽象模型，構建診斷系統(tǒng)，具體方法為將變壓器的相電壓和相電流作為系統(tǒng)模型變量，描述各繞組的連接關系；采用分層結構抽象模型第一層建立小元件模型，描述小元件的正常行為；第二層建立大元件模型，描述小元件的故障行為及小元件之間的故障行為；分層模型將小元件間的拓撲故障轉化為大元件的內(nèi)部故障，有利于故障的分析。步驟2 :離線搜索牽引變壓器抽象模型，獲得診斷系統(tǒng)所有的解析冗余關系以及它們所關聯(lián)的最小候選沖突集；步驟3 :通過電壓互感器和電流互感器測得牽引變壓器實際的故障電壓電流數(shù)據(jù)；步驟4 :由最小候選沖突集得到最小沖突集將電流電壓互感器測得的牽引變壓器故障狀態(tài)信息帶入解析冗余關系，檢驗解析冗余關系是否滿足；若不滿足，則系統(tǒng)預測和實際觀測值之間產(chǎn)生偏差，則此解析冗余關系的支撐環(huán)境即為一個最小沖突集；步驟5 :由所得的最小沖突集，利用人工智能領域的碰集計算方法求最小沖突集的最小碰集，得到所有最小候選診斷；步驟6 :對最小候選診斷中的元件進行故障匹配，最終得到具體的故障元件及其故障類型。由于建模的精度問題，對于正常運行觀測下已有部分解析冗余關系不成立，通過設定一個允許誤差值來排除精度問題造成的誤判。在于故障匹配的過程中，利用元件故障概率大小，將候選元件的故障進行排序，優(yōu)先對故障概率最大的故障模式進行故障匹配，若匹配不成功再考慮故障概率小的故障。本發(fā)明的有益效果在于1、本發(fā)明用基于模型的方法，直接對牽引變壓器故障進行在線診斷，滿足實時性要求，得到的診斷結果客觀準確。2、本發(fā)明應用的是牽引變壓器的模型結構知識，克服了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)診斷方法經(jīng)驗知識收集困難等不足。


圖1實際診斷流程圖2基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷流程3牽引變壓器等效電路圖
具體實施例方式下面結合附圖和具體的實施方式，對本發(fā)明作進一步詳細的說明。圖1是對于實際牽引變壓器故障診斷的流程，其具體流程如圖2所示。圖2是基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷標準流程圖。圖2中，基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法包括步驟1:根據(jù)牽引變壓器結構，建立牽引變壓器結構抽象模型，得到診斷系統(tǒng)；將變壓器的相電壓和相電流作為系統(tǒng)模型變量，描述各繞組的連接關系。采用分層結構抽象模型第一層建立小元件模型，描述小元件的正常行為；第二層建立大元件模型，描述小元件的故障行為及小元件之間的故障行為。分層模型將小元件間的拓撲故障轉化為大元件的內(nèi)部故障，有利于故障的分析。該牽引變壓器可以由抽象元件表示為COMPS= {T1_AB, T1-BC, Tl, T21_TRF1, T22TRF2, T21, T22}，各個抽象元件的符號所代表的含義如表I所示。表I兀件組成中各符號所代表的含義
權利要求
1.一種基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法，對牽引供電系統(tǒng)是鐵路的供電系統(tǒng)中關鍵設備牽引變壓器提供實時的故障診斷，其特征在于，所述方法包括以下手段 步驟1:根據(jù)牽引變壓器結構，建立牽引變壓器結構抽象模型，構建診斷系統(tǒng)，具體方法為將變壓器的相電壓和相電流作為系統(tǒng)模型變量，描述各繞組的連接關系；采用分層結構抽象模型第一層建立小元件模型，描述小元件的正常行為；第二層建立大元件模型，描述小元件的故障行為及小元件之間的故障行為； 步驟2 :離線搜索牽引變壓器抽象模型，獲得診斷系統(tǒng)所有的解析冗余關系以及它們所關聯(lián)的最小候選沖突集； 步驟3 :通過電壓互感器和電流互感器測得牽引變壓器實際的故障電壓電流數(shù)據(jù)；步驟4 :由最小候選沖突集得到最小沖突集將電流電壓互感器測得的牽引變壓器故障狀態(tài)信息帶入解析冗余關系，檢驗解析冗余關系是否滿足；若不滿足，則系統(tǒng)預測和實際觀測值之間產(chǎn)生偏差，則此解析冗余關系的支撐環(huán)境即為一個最小沖突集； 步驟5 :由所得的最小沖突集，利用人工智能領域的碰集計算方法求最小沖突集的最小碰集，得到所有最小候選診斷； 步驟6 :對最小候選診斷中的元件進行故障匹配，最終得到具體的故障元件及其故障類型。
2.根據(jù)權利要去I所述的方法，其特征在于，所述建立牽引變壓器結構抽象模型時，由于建模的精度問題，對于正常運行觀測下已有部分解析冗余關系不成立，通過設定一個允許誤差值來排除精度問題造成的誤判。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障匹配的過程中，利用元件故障概率大小，將候選元件的故障進行排序，優(yōu)先對故障概率最大的故障模式進行故障匹配，若匹配不成功再考慮故障概率小的故障。
全文摘要
本發(fā)明為基于模型診斷的牽引變壓器故障診斷方法。該方法應用牽引變壓器結構模型知識建立牽引變壓器兩層結構模型，利用電壓互感器電流互感器測得實際牽引變壓器運行參數(shù)，將參數(shù)輸入診斷系統(tǒng)進行診斷。本發(fā)明同時把診斷分為了離線和在線診斷兩部分，提高了診斷速度，通過一致性診斷和溯因診斷最終診斷出了故障元件以及故障類型。通過仿真結果表明，該方法能快速準確地診斷出牽引變壓器繞組短路、斷路、匝間接地等故障，是一種新的牽引變壓器故障診斷方法。
文檔編號G01R31/00GK103018592SQ20121049552
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月28日 優(yōu)先權日2012年11月28日
發(fā)明者劉志剛, 高松, 劉歡 申請人:西南交通大學