基于变压器管理的电气自动化系统优化设计研究

安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 程 俊 韩 雨 章 毅 程世亮

电气自动化系统是利用电气技术和自动化技术实现对电力设备的监测、控制和管理的系统。变压器是电力系统中重要的设备之一，变压器管理是指对变压器的运行状态、负载情况、温度变化、油质状况等进行监测、分析和控制[1]。电气自动化系统的优化设计是指在满足电力系统安全、可靠、经济和环保等要求的基础上，对电气自动化系统的结构、参数、功能和性能进行优化，以提高电气自动化系统的运行效率和质量[2]。

1 研究背景

变压器是电气自动化系统中的核心设备，其能够实现电能的转换、分配和输送，保证电力系统的稳定运行和安全供电[3]。变压器的管理涉及变压器的设计、制造、安装、运行、维护、检修、更新等各个环节，对于提高变压器的性能、延长变压器的寿命、降低变压器的故障率、减少变压器的运行成本等方面都具有重要意义。

为了适应电力系统发展的需求，提高变压器管理的水平，近年来出现了如智能变压器、无线传感网络、云计算、大数据分析、人工智能等新技术和新方法[4]。新技术和新方法能够实现对变压器的实时监测、远程控制、智能诊断、预测维护等功能，提高变压器管理的效率和效果。然而，这些技术和方法也存在一些问题和挑战，如数据采集和传输的可靠性和安全性、数据处理和分析的准确性和有效性、人工智能算法的适应性和可解释性等[5]。因此，研究变压器管理在电气自动化系统中的重要性及现状，分析变压器管理面临的问题和挑战，探索变压器管理的新技术和新方法，对于促进电力系统的可靠性、安全性和经济性都具有重要意义[6]。

2 研究基础和关键技术

2.1 变压器管理的相关理论及方法

变压器管理在电力系统中至关重要，包括运行监测、故障诊断、维护保养和优化控制等。运行监测实时检测并记录变压器参数，故障诊断评估故障类型和位置，维护保养根据情况制定计划，优化控制调节变压器操作。需研究变压器数学模型、信号处理、数据挖掘、人工智能和优化算法等技术。以上研究是确保电力系统安全稳定经济运行的基础和关键技术[7]。

2.2 电气自动化系统的建模和分析

本文提出了一种基于深度学习的变压器故障诊断方法。该方法利用深度学习的特征提取和分类能力，将变压器故障诊断问题转化为图像识别问题，通过训练卷积神经网络模型来实现对变压器故障类型、故障位置和故障程度的准确识别。为了验证该方法的有效性，本文采用MATLAB/Simulink 作为仿真平台，生成了不同类型、不同位置和不同程度的变压器故障数据，并将其作为卷积神经网络模型的输入。仿真结果表明，该方法能够在噪声干扰下实现变压器故障诊断，并且具有较好的准确性和泛化能力。其中，卷积神经网络是一种深度神经网络，其作用是提取图像中的局部特征和全局特征。卷积神经网络的数学表示如下：

式中，y为输出特征图；x为输入特征图；W为卷积核；b为偏置项；＊为卷积运算；f为激活函数。

本文提出了一种基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法。首先，将变压器中的特征气体值由十进制转化为二进制，并将其表示为8×8的矩阵，作为变压器故障样本的图像输入。然后，通过对矩阵进行旋转、平移、缩放、裁剪等变换，增加数据量和多样性。接着，根据IEC 60599标准，给每个样本赋予三个标签，分别表示故障类型、故障位置和故障程度。之后，将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。

接下来，构建一个卷积神经网络模型，包含两个卷积层、两个池化层、一个全连接层和一个输出层。输出层采用多标签分类的方式，输出三个标签。然后，使用交叉熵损失函数和Adam 优化器对模型进行训练，并调整学习率、批次大小、迭代次数等超参数。最后，使用测试集对模型进行评估，并计算准确率、召回率、F1值等指标。

仿真结果显示，该方法能够在噪声干扰下实现变压器故障诊断，并且具有较高的准确性和泛化能力。与传统方法相比，该方法可简单地将数据转化为图像，并利用卷积神经网络进行学习和识别。因此，该方法为电气自动化系统中变压器故障诊断提供了一种新颖有效的解决方案。

仿真结果表明，该方法能够在噪声干扰下实现变压器故障诊断，并且具有较好的准确性和泛化能力。与传统方法相比，该方法不需要人工经验和专家知识，也不需要复杂的特征提取和选择过程，只需要简单地将数据转化为图像，并利用卷积神经网络进行学习和识别。因此，该方法为电气自动化系统中变压器故障诊断提供了一种新颖有效的解决方案。

2.3 优化设计的原理和算法

优化设计是在一定约束下，寻找最优或近似最优的设计方案，以实现某种或多种目标的极值。优化设计的原理是用数学模型和算法，分析和求解设计变量和目标函数的关系，以得到最优解或可行解。优化设计的算法有确定性算法和随机性算法两类。确定性算法按规则和步骤从初始解出发，逐步改进解，直到终止或达到最优。这类算法收敛快、精度高，但易陷入局部最优或对初始解敏感。

随机性算法用随机数或概率分布，对解空间进行随机搜索或采样，以期找到最优或接近最优。这类算法全局搜索强、鲁棒性好，但要计算的资源多、迭代次数多。本文针对电气自动化系统优化设计的特点和需求，选用了一种改进的遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法，并进行了应用。该混合优化算法结合了遗传算法的多样性和模拟退火算法的强化能力，能有效跳出局部最优，提高优化效果。

3 基于变压器管理的电气自动化系统优化设计建模及应用

3.1 基于变压器管理的电气自动化系统优化设计模型建立

本节主要目的是构建基于变压器管理的电气自动化系统优化设计模型，以实现对变压器的运行监测、故障诊断、维护保养和优化控制等方面的综合优化。该模型主要由以下几个部分组成：一是变压器的运行监测模型。该模型是基于变压器的工作原理和运行特性，建立变压器的数学模型，用于描述变压器的各项运行参数和状态，以及变压器的异常现象。该模型可以采用常微分方程、偏微分方程、状态空间方程等形式，也可以采用神经网络、模糊逻辑等方法进行建模。

二是变压器的故障诊断模型。该模型是基于变压器的运行监测数据，建立变压器的故障诊断模型，用于判断和评估变压器的故障类型、故障位置和故障程度。该模型可以采用专家系统、人工神经网络、支持向量机、卷积神经网络等方法进行建模。

三是变压器的维护保养模型。该模型是基于变压器的运行情况和故障诊断结果，建立变压器的维护保养模型，用于制定合理的维护计划和保养方案，对变压器进行必要的检修和调整。该模型可以采用可靠性理论、寿命预测、成本效益分析等方法进行建模。

四是变压器的优化控制模型。该模型是基于电力系统的运行需求和变压器的运行特性，建立变压器的优化控制模型，用于实现对变压器的合理调节和控制，以达到最优或近似最优的运行状态。该模型可以采用最优控制理论、自适应控制理论、鲁棒控制理论等方法进行建模。

基于变压器管理的电气自动化系统优化设计模型是一个多目标、多约束、非线性、动态的复杂系统，需要采用相应的优化算法进行求解。本文选择了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的混合优化算法，并对其进行了改进和应用。

3.2 基于变压器管理的电气自动化系统优化设计算法实现

本文提出了一种基于变压器管理的电气自动化系统优化设计算法，该算法是一种结合了遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法。该算法的实现过程如下：首先，利用正交试验设计和拉丁超立方抽样相结合的方法，生成均匀覆盖解空间的初始种群，并设置模拟退火算法的相关参数；其次，利用熵权法和层次分析法相结合的方法，确定各目标函数的权重系数，并利用惩罚函数和可行域缩减相结合的方法，处理约束条件，计算每个解的适应度值。然后，利用精英保留和多样性保持相结合的方法，根据适应度值选择父代个体；接着，利用自适应调整概率的方法，根据种群状态动态调整交叉概率和变异概率，对父代个体进行交叉和变异操作，生成子代个体；再者，利用自适应调整温度的方法，根据接受更差解的比例动态调整降温系数，对子代个体进行模拟退火操作，增加搜索多样性和跳出局部最优的能力；最后，将子代个体与当前种群合并，进行排序和筛选，保留一定数量的解作为新的种群，并判断是否满足终止条件。如果满足，则输出最优解和最优目标函数值；如果不满足，则返回第二步继续迭代。

3.3 基于变压器管理的电气自动化系统优化设计性能评估

本节对基于变压器管理的电气自动化系统优化设计的性能进行了评估，主要从以下几个方面进行分析：一是维护保养效益。利用可靠性理论、寿命预测和成本效益分析等方法，对变压器的维护保养模型进行了评估，比较了不同维护策略下变压器的运行可靠性、寿命期望和维护成本。评估结果表明，基于优化设计模型制定的维护计划和保养方案，能够有效地提高变压器的运行性能，延长变压器的使用寿命，并降低维护费用。

二是优化控制效果。利用最优控制理论、自适应控制理论和鲁棒控制理论等方法，对变压器的优化控制模型进行了评估，分析了不同控制策略下变压器的运行状态、输出质量和控制精度。评估结果表明，基于优化设计模型实现的优化控制模型，能够实现对变压器的合理调节和控制，并达到最优或近似最优的运行状态。

本节评估了基于变压器管理的电气自动化系统优化设计的性能，从电磁学仿真、故障诊断准确性、维护保养效益和优化控制效果等几个方面进行了分析。评估结果表明，该方法能够有效地提高变压器的运行性能，延长变压器的使用寿命，并降低维护费用，实现对变压器的合理调节和控制，并达到最优或近似最优的运行状态，验证了该方法的有效性和优越性。

4 总结

本文针对电气自动化系统优化设计问题，提出了一种基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法。该方法将变压器故障诊断问题转化为图像识别问题，利用卷积神经网络的特征提取和分类能力，实现对变压器故障类型、故障位置和故障程度的准确识别。本文采用MATLAB/Simulink 作为仿真平台，生成了不同类型、不同位置和不同程度的变压器故障数据，并将其作为卷积神经网络模型的输入。仿真结果表明，该方法能够在噪声干扰下实现变压器故障诊断，并且具有较好的准确性和泛化能力。本文为电气自动化系统中变压器故障诊断提供了一种新颖有效的解决方案。