智能系统在变压器温度控制中的应用外文翻译资料

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智能系统在变压器温度控制中的应用

摘要：变压器的实际工作状态对电网不间断供电起着重要作用。电力公司一直有压力要制定有效的维护策略来保存变压器的健康状况，这应该能够了解很长一段时间内变压器的工作状况。在这篇论文中，变压器温度控制的模糊模型已经被开发出来，并且有一套可能有助于控制风扇速度的语言规则。一些研究主要采用了两个输入参数，即负载和温度。在这项工作中，作为评估变压器绝缘状况的主要参数的水分含量和压力也被考虑在内。这种方法提供了一个简单，准确，可靠和经济的系统，可以在变压器的早期阶段检测故障。

关键词：模糊逻辑; 模糊逻辑控制器; 变压器健康; 变压器温度控制

1. 介绍

油式变压器应用最广泛，因为它们提供了更好的冷却效果，并且与干式变压器相比效率更高。由于火灾危险的可能性，这些并不比干式转炉更安全，其中空气是唯一的冷却介质。 无油式变压器的其他优点是占地面积小，安装方便，生态友好，内部检查可能性大。模糊逻辑控制器（FLC）可应用于开发监测变压器状态的系统[12]。

温度是变压器的一个重要问题，因为它可能会影响它的绝缘性并对工作产生不利影响。 正因为如此，在干式变压器中，根据负载条件，风扇转速的控制起着重要作用[2]。

电力转换器的绝缘系统具有纸张，压板和加工变压器等材料油。通常，工作温度范围在65°C至100°C之间，在此范围内，绝缘缓慢老化材料发生随之而来的电气和机械性能的损失。 通常，通过使含水量增加一倍，绝缘体的机械寿命降低到一半。绝缘纸的热老化速率与其含水量成正比。由于油纸系统中含水量的存在可能导致绝缘性能下降。由于油纸绝缘降低，变压器内部通常含有水分。水分也可能因免费而引起呼吸。许多年来已经做了大量努力，以便根据含水量准确评估绝缘状况，换句话说就是研究变压器的可用剩余寿命[3]，[13] .

[1]，[16]，[4-7]中的作者解决了隔离条件下水分含量和老化效应分离的关键问题。他们透露，水分含量是评估绝缘状况的主要参数。液体和固体变压器绝缘中含水量的存在对变压器寿命起着至关重要的作用。纸张中的水可以在诸如吸收到表面的状态，如蒸汽等中找到。水蒸气的压力是分压。在具有固体或液体形式的平衡系统中，达到饱和水蒸汽压力，其是衡量材料向蒸汽或气态变化并随温度增加而变化的趋势的量度。

[14-15]中的作者研究发现，由于含水量的原因，油纸绝缘的衰减速度比正常速率快，形成污泥和酸，稳定地沉积在结构内部和绕组上，这进一步导致变压器的冷却效率降低。

模糊逻辑控制通常有四种类型，如下所示。

bull; 直接控制，其中工厂的命令变量是模糊逻辑系统的输出。换句话说，模糊规则输出绝对值。

bull; 监控控制，其中基础PID控制器的设定值是模糊逻辑系统的输出。它是一个人类操作员类型的控制。

bull; PID适配，其中存在传统PID控制器的P，I，D参数的自适应。在这里，模糊逻辑系统分析和优化PID控制器的性能。

bull; FLC和PID控制器并行的模糊干预，即FLC干预大扰动。

本文采用直接控制型模糊逻辑系统。不准确性是由传统系统中的线性逼近造成的，但模糊逻辑处理的是非线性系统，可以在没有线性逼近的情况下应用。模糊系统更接近现实世界，是非线性控制的替代解决方案之一。非线性度由隶属函数，规则，推理系统处理，从而可以实现更好的性能，降低的成本和易于实现。

模糊系统在这里应用有四个输入和一个输出。四个输入是温度，负载，湿度和压力，输出是风扇速度。在变压器模糊式温度控制中，温升可以通过控制：

bull; 风扇速度增加。

bull; 减少负载。

bull; 降低含水量

bull; 压力下降

1. 模糊逻辑控制系统
2. 介绍

模糊逻辑是实现非线性控制系统问题解决方案的创新技术。它不是进行数学计算，而是基于近似推理，实验结果和专家的知识。模糊逻辑控制系统比传统的控制技术更快速地执行解决方案，这是因为if-then逻辑，而不是使用复微分方程。它是开发智能系统的工具[8]。

没有二元约束克服了事物只是不真实（0）和真（1）的概念。它允许从0到1的连续范围描述事物在不同程度上可能同时是不真实和真实的，即真相以度为单位。使用模糊逻辑控制系统取代传统的控制系统技术有一定的理由。

bull; 它基于自然语言，即基于与人类的交流。

bull; 它使用专家的知识和经验，即更好地理解系统的人。

bull; 它容忍不精确的数据，即建立理解过程。

bull; 它并不一定取代传统的控制技术，也就是说可能为了更简单的实施而选择它们。

bull; 它可以模拟非线性系统，即不可能用数学方法建模的系统。

bull; 它本质上是灵活的，即管理起来非常简单。

bull; 它很容易理解，即远离复杂性。

1. 会员功能

在开发模糊逻辑控制系统时，应用隶属函数将语言变量转换为数字表达式。语言变量提供了清晰的信息。隶属函数是一条曲线，演示了话语宇宙中的一个点（输入空间）被映射到0到1之间的成员值。某些类型的隶属函数如下：

bull; 三角形隶属函数（trimt）

bull; 梯形隶属函数（trapmt）

bull; 高斯曲线隶属函数（gaussmt）

bull; 双面高斯曲线隶属函数（gauss2mt）

bull; 广义钟形曲线隶属函数（gbellmt）

bull; Sigmoidal隶属函数（sigmt）

bull; 两个S形函数的差异（dsigmt）

bull; 两个S形函数（psigmt）的乘积

bull; Pi形曲线隶属函数（pimt）

bull; Z形曲线隶属函数（zmt）

1. 模糊推理系统

在模糊推理系统（FIS）中，给定输入通过使用模糊逻辑映射到输出。FIS描述了模糊推理的某些方法。一个是Mamdani型FIS，另一个是Sugeno型FIS [14]。

Mamdani型模糊推理技术最常用于捕获专家的知识。它允许描述用户的语言专家的经验。 该系统更适合线性技术，如PID控制，自适应和优化技术，并且计算效率高。它包括以下步骤[9-11]。

bull; 输入的模糊化即首先输入，然后通过隶属函数确定它们对模糊集的归属程度。换句话说，投入和产出的范围被宣布，其过程被称为披露范围。在这个步骤中，确定与清脆输入有关的模糊变量的范围。输入始终是一个清晰的值，输出始终是一个模糊值。

bull; 模糊推理系统的规则即语言控制规则的评价被表示为如果然后形成。单一的if-then规则具有这种形式;

如果x是A，那么y是B. (1)

A和B是由范围X和Y（话语的宇宙）上的模糊集定义的语言值。

bull; 规则输出的汇总，即每条规则的输出是统一的。表示每个规则的输出的所有模糊集合被组合成单个模糊集合。

bull; 输出去模糊化，即从总输出模糊集中产生一个简洁的数字。由于模糊化有助于我们评估规则; 最后FIS的输出必须是通过去模糊化过程获得的清晰数字。

Sugeno型FIS与Mamdani型FIS非常相似，但它更紧凑且计算有效。因此，Sugeno规则比Mamdani系统规则更具表现力。它适用于自适应和优化技术，增强了其对非线性控制问题的吸引力。它也适用于通过内插多个线性模型来对非线性系统进行建模。更高阶的Sugeno型模糊模型可能是可能的，但它们引入了大的复杂性。此外，模糊逻辑工具箱不支持Sugeno型模糊模型，其阶数大于一阶。Sugeno只改变了一个规则。他们使用输入变量的数学函数代替模糊集合。Sugeno型模糊规则的格式如下：

如果x是A并且Y是B，那么z是f（x，y） (2)

1. 逻辑操作和操作条件

模糊逻辑推理是标准布尔逻辑的超集即，如果我们将模糊值设置为1（完全为真）和0（完全为假）的极值，则将获得标准布尔逻辑。通过使用模糊逻辑推理，AND操作已被min函数取代，OR函数被max函数取代，NOT操作被IA操作取代[8]，如表1-3所示。

表1 模糊逻辑推理的最小函数

表2 模糊逻辑推理的最大功能

表3 IA模糊逻辑推理的操作

从上表可以看出，在布尔逻辑的标准真值表的后面，有一个模糊逻辑函数（min-max）。 类似地，模糊逻辑操作中的0和1以外的值可以被采用。

在形成模糊矩阵时，涉及到使用模糊算法。本工作将四个输入变量组合起来确定输出。 使用在相关输入程度上执行的最大操作来确定输出。因此温度负荷条件可以用表5中给出的5times;5矩阵表示。4.该表还显示风扇速度如何随着温度而变化以适应不同的负载值。

表4 风扇速度（输出）的温度和负载的运行条件

1. implimentation（FLC参数）

在变压器温度控制问题上实现模糊逻辑时，获得以下Transformer Temp Control.fis文件。

[System]

Name=Transformer Temperature Control

Type=mamdani

Version=2.0

NumInputs=4

NumOutputs=1

NumRules=22

AndMethod=min

OrMethod=max

ImpMethod=min

AggMethod=max

DefuzzMethod=centroid

[Inputl]

Name=Temperature

Range=[30 250]

NumMFs=5

MFl=cool:trimf,[30 60 130]

MF2=amb:trimf,[30 140 250]

MF3=warm:trimf,[139.417989417989 249.417989417989

359.417989417989]

MF4=hot:trimf,[-80 30 140]

MF5=very_hot:trimf,[30 140 250]

[Input2]

Name=Load

Range=[O 6]

NumMFs=5

MFl=very_low:trimf,[O 2 4]

MF2=small:trimf,[0.6 3 5A]

MF3=rated:trimf,[3.58412698412698 5.98412698412698

8.38412698412698]

MF4=high:trimf,[-6 l.l1e-016 6]

MF5=very_high:trimf,[O 6 12]

[Input3]

Name=Moisture

Range=[O 5]

NumMFs=5

MFl=very_low:trimf,[-2 0 2]

MF2=small:trimf,[0.5 2.5 4.5]

MF3=low:trimf,[3 5 7]

MF4=high:trimf,[-5 0 5]

MF5=very_high:trimf,[0 5 10]

[Input4]

Name=Pressure

Range=[O 8]

NumMFs=5

MFl=very_low:trimf,[-3.2 0 3.2]

MF2=low:trimf,[0.8 4 7.2]

MF3=small:trimf,[4.8 8 11.2]

MF4=high:trimf,[-8 0 8]

MF5=very_high:trimf,[0 8 16]

[Output1]

Name=Fan_Speed

Range=[O 1500]

NumMFs=8

5.98412698412698

MFl=low:trimf,[O 0 375]

MF2=slilow:trimf,[150 750 1350]

MF3=modlow:trimf,[900 1500 2100]

MF4=med:trimf,[-500 -7.105e-015 500]

MF5=modhigh:trimf,[-3.96825396825398

496.031746031746 996.031746031746]

MF6=qhigh:trimf,[500 1000 1500]

MF7=vvhigh:trimf,[1000 1500 2000]

MF8=zero:trimf,[0 750 1500]

三、结果

图1显示了变压器温度控制系统的四个输入和一个输出的模糊模型。 四个输入是温度，负载，湿度和压力，输出是风扇速度。图2，图3，图4A和图5显示了这四个输入的隶属函数。图6显示了输出的输出隶属函数即风扇速度。在基于模糊的温度控制系统中，已经制定了二十二个规则，其图形表示可以在图

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