基于直觉正态云模型和最优变权的变压器绝缘状态评估李孟东1，李帅兵2,鲜秀明1，郝长金2，郑理科1，吴广宁2(1.国网四川省电力公司内江供电公司，四川内江641000；2.西南交通大学电气工程学院，成都610031)摘要：电力变压器绝缘状态评估过程中随机性和不确定性共存，基于隶属度描述的云模型难以刻画该过程中的非隶属度和犹豫度。为此，提出一种基于直觉正态云模型和最优变权的变压器绝缘状态评估策略。根据绝缘状态评估指标体系，基于复合二元语义实现了主观评估标度的定量转换，确定了各状态量的最优变权，在合理给定云模型数字特征的基础上，采用直觉正态云模型描述绝缘状态评估中的模糊性、随机性和犹豫度，通过云运算确定绝缘状态及故障类型。实例分析表明该方法可行有效，为变压器绝缘状态在线检修工作提供了一种新思路。关键词：最优变权；直觉正态云模型；电力变压器；绝缘状态评估中图分类号：TM41文献标识码：A文章编号：1001-1390（2015）00-0000-00InsulationconditionassessmentforpowertransformerbasedonintuitionisticnormalcloudmodelandoptimalvariableweightsLiMengdong1，,LiShuaibing1，,XianXiuming2，,HaoChangjin2，,ZhengLike1,WuGuangning2(1．(1.NeijiangPowerSupplyCompany,StateGridSichuanElectricPowerCompanyNeijiangPowerSupplyCompany,,Neijiang641000,Sichuan,China.2．2.SchoolofElectricalEngineering，,SouthwestJiao-tongUniversity,Chengdu610031,China)Abstract:TherandomnessanduncertaintyIncoexistintheconditionassessmentprocessofpowertransformer,therandomnessanduncertaintycoexists,itisdifficultforthecloudmodeldescribedbymembershipdegreetoportraythenon-membershipdegreeandhesitancydegree.Therefore,aninsula-tionconditionAnassessmentmethodstrategybasedonintuitionisticnormalcloudmodelwithopti-malvariableweightsisproposed,whichrealizesthetranslationformqualitativetoquantitativescalebyusingacompoundtwobinarysemantictuplemethodandoptimalvariableweightsofeachstatequantity,accordingly.Anintuitionisticnormalcloudmodelwithreasonabledigitalcharacteristicsisproposedtodescribethefuzziness,randomnessandhesitationintheprocessofinsulationconditionassessment.Then,thewholeinsulationconditionandfaulttypesoftransformeraredeterminedviacloudaggregation.Localcasestudyprovesthefeasibilityandtheeffetenessofthestrategyproposed,whichprovidesanewmethodforonlineinsulationconditionmaintenanceofpowertransformer.Keywords：:optimalvariableweightcoefficient,intuitionisticnormalcloudmodel,powertrans-former,insulationconditionassessment0引言随着电网电压等级的不断提升，大量高压电力设备的投运对供电安全性、可靠性和经济性的要求不断提高。保障电力变压器持续不间断运行的在线状态检修策略兼顾运行安全性和经济性等技术指标要求，是目前高压电力设备状态检修的主要方式和发展趋势[1]。表征电力变压器绝缘状态的特征参量，如油中溶解气体、局部放电量、油温等在线监测信息以及电气试验、检修记录等离线数据与设备运行状态变化及故障模式密切相关。研究表明，油中溶解气体含量、局部放电量等在线监测信息可反映变压器当前运行状态[2]；油中产气速率、局部放电重复率和温升变化率可反映内部潜伏性故障的发展程度[3]。目前对于变压器绝缘状态评估的研究工作，主要通过建立特征参量与典型故障之间的映射关系，结合神经网络[4]、贝叶斯网络[5]、模糊理论[6-7]、证据理论[8]、物元理论[9]、灰色理论[10]、支持向量机[11]、关联规则分析[12]、层次分析法[13]、集对分析[14]、粗糙集[15]、故障树[13,16]等数据挖掘和智能信息处理技术算法及其相互结合的改进算法是目前电力变压器绝缘状态评估及故障诊断的主要方式，已有大量学者予以关注[4-16]。由于变压器绝缘故障机理复杂，状态评价语言和评价等级的划分具有的模糊特征，已有故障诊断和状态评估方法对处于相邻状态模糊区间的数据难...